pythonの配列で特定の列だけ変換する方法

Question

前提

pythonでCSVを読み込んで特定の値以上のセル番地を書き出すプログラムを作成しています。
条件を満たしているインデックスを抽出するところまではできたのですが、そのあとに列ごとに
別の変換したくても検索したら配列全体での変換しか出てこなかったので教えていただけますでしょうか。
よろしくお願いいたします。

実現したいこと

・CSVファイルを読み込む【済】
・行名・列名はCSVにあるため、ある一定以上の値のインデックスを抽出【済】
インデックス抽出で得られた配列の0列目と1列目を別々の方法で変換
0列目：0～15→A～Pに変換　1列目：0～23→1～24
例：[[0 0][0 4][1 0][1 8][2 3]・・・]→[[A1][A5][B1][B9][C4]・・・]
変換後、0,1列目を文字列化して結合
・それぞれのセル番地を一列に並べてexcelもしくはcsvで出力【済】

import csv
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_csv(r"C:\Users\-----\Desktop\------.csv", sep=",", index_col=0, header=0)
data = df.values
nds = np.argwhere(data>0.3) 


np.savetxt(r"C:\Users\-----\Desktop\++++++.csv", nds, delimiter=",", fmt="%d")

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows11
python 3.10.8

CSVの中身はこんな感じです。(上のソースコード出力結果）
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
A 0.700 0.219 0.596 0.223 0.563 0.221 0.248 0.215 0.516 0.313 0.540 0.235 0.690 0.206 0.659 0.690 0.638 0.607 0.212 0.334 0.800 0.244 0.244 0.248
B 0.726 0.211 0.209 0.212 0.217 0.221 0.205 0.218 0.699 0.408 0.216 0.681 0.208 0.218 0.697 0.686 0.582 0.211 0.797 0.669 0.211 0.589 0.809 0.771
C 0.215 0.219 0.203 0.620 0.602 0.221 0.703 0.621 0.584 0.208 0.613 0.315 0.513 0.551 0.207 0.208 0.653 0.213 0.206 0.211 0.218 0.218 0.225 0.533
D 0.232 0.228 0.214 0.332 0.219 0.548 0.217 0.583 0.209 0.212 0.202 0.215 0.207 0.668 0.690 0.210 0.519 0.212 0.209 0.426 0.735 0.670 0.220 0.228
E 0.282 0.233 0.212 0.434 0.217 0.604 0.373 0.445 0.187 0.206 0.202 0.201 0.312 0.197 0.206 0.197 0.573 0.420 0.211 0.220 0.672 0.222 0.752 0.236
F 0.639 0.228 0.211 0.221 0.211 0.213 0.627 0.216 0.197 0.591 0.426 0.553 0.199 0.753 0.206 0.206 0.202 0.517 0.636 0.636 0.658 0.221 0.764 0.242
G 0.238 0.227 0.667 0.220 0.218 0.596 0.524 0.547 0.754 0.600 0.725 0.220 0.214 0.210 0.188 0.205 0.660 0.680 0.214 0.560 0.715 0.576 0.553 0.730
H 0.240 0.231 0.216 0.612 0.717 0.221 0.452 0.215 0.488 0.216 0.552 0.690 0.224 0.665 0.216 0.286 0.465 0.590 0.225 0.205 0.209 0.224 0.713 0.259
I 0.226 0.405 0.216 0.316 0.212 0.216 0.210 0.784 0.555 0.199 0.728 0.548 0.222 0.356 0.207 0.857 0.483 0.722 0.219 0.792 0.819 0.430 0.361 0.261
J 0.693 0.310 0.213 0.670 0.574 0.514 0.210 0.439 0.332 0.177 0.229 0.278 0.219 0.574 0.214 0.766 0.528 0.212 0.219 0.774 0.228 0.232 0.222 0.230
K 0.220 0.215 0.685 0.206 0.457 0.205 0.477 0.184 0.197 0.643 0.595 0.213 0.212 0.215 0.704 0.596 0.718 0.746 0.735 0.225 0.224 0.308 0.820 0.231
L 0.215 0.724 0.211 0.234 0.541 0.207 0.559 0.370 0.691 0.204 0.688 0.226 0.281 0.214 0.207 0.214 0.614 0.210 0.526 0.214 0.222 0.749 0.770 0.191
M 0.223 0.238 0.607 0.211 0.219 0.563 0.708 0.209 0.205 0.202 0.204 0.669 0.248 0.222 0.697 0.217 0.696 0.212 0.770 0.216 0.719 0.221 0.744 0.235
N 0.225 0.226 0.212 0.834 0.717 0.214 0.832 0.208 0.293 0.214 0.672 0.214 0.753 0.224 0.754 0.213 0.221 0.220 0.212 0.222 0.222 0.223 0.224 0.225
O 0.749 0.521 0.217 0.702 0.757 0.214 0.661 0.205 0.640 0.209 0.216 0.219 0.214 0.631 0.402 0.221 0.233 0.217 0.629 0.227 0.467 0.234 0.473 0.229
P 0.739 0.238 0.572 0.229 0.303 0.221 0.708 0.336 0.221 0.221 0.226 0.235 0.513 0.239 0.226 0.645 0.641 0.617 0.495 0.218 0.227 0.466 0.237 0.625

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase

df = pd.read_csv(r"C:\Users\-----\Desktop\------.csv", sep=",", index_col=0, header=0)
data = df.values
nds = np.argwhere(data>0.3)
nds = [[ascii_uppercase[i] + str(j+1)] for i, j in nds]