DataFrameの表中に特定の値を持つ行と列番号を抽出する方法

Question

以下のような表において、要素が1となっている行と列の番号（もしくは行、列名）をタブルで得たいと思っています。このとき、for文を使わないで実施する方法はありますでしょうか？

	A	B
a	0	0
b	0	1
c	1	0

df = pd.DataFrame([[0,0],[0,1],[1,0]], columns=['A','B'], index=['a','b','c'])

# for文を使う方法（本当はfor文を使わないで実施したい）
result = []
for i in range(len(df.index)):
    for j in range(len(df.columns)):
        if df.iloc[i, j] == 1:
            result.append((i, j))

print(result) # [(1, 1), (2, 0)]

Answer 1

pandasだけではforを使わないとできなさそうですが、numpyのnonzero関数を使えばできそうです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0,0],[0,1],[1,0]], columns=['A','B'], index=['a','b','c'])

arr = (df == 1).to_numpy()
result = list(zip(*arr.nonzero()))

print(result)
# [(1, 1), (2, 0)]

nonzero関数は、0でない(今回はFalseでない)要素のインデックスを返してくれます。
返ってくるのが(0次元のインデックスの配列, 1次元のインデックスの配列)のタプルの形(今回の例では([1, 2], [1, 0]))
なのでzipを使って(0次元のインデックス, 1次元のインデックス)のタプルの配列に変形しています。

Comments

[MagMag]

ありがとうございました！解決しました！