Pandas 找到大于的值的位置

在 Pandas 中，如果我们需要找到大于某个值的位置，可以使用 .loc 函数配合布尔条件来找到相应的位置。

具体实现步骤如下：

1. 读取或创建 Pandas DataFrame
2. 指定大于的值
3. 用布尔条件过滤出符合要求的行或列
4. 使用 .loc 函数获取相应的位置

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 指定大于的值
threshold = 8

# 用布尔条件过滤出符合要求的行或列
rows_above_threshold = df['B'] > threshold

# 使用 .loc 函数获取相应的位置
result = df.loc[rows_above_threshold, 'B']

print(result)

输出结果为：

3     9
4    10
Name: B, dtype: int64

其中，result 变量表示的是 df 中 B 列中大于 threshold 的行的位置。

在上述代码中，我们首先创建了一个包含三列的 DataFrame，然后指定了大于的值为 8。随后，我们只需要通过 df['B'] > threshold 的布尔条件过滤出符合要求的行或列，然后再使用 .loc 函数获取相应的位置。

需要注意的是，在使用 .loc 函数时，第一个参数表示的是行的位置（或索引），第二个参数表示的是列的位置（或索引）。在本例中，df.loc[rows_above_threshold, 'B'] 表示选择所有符合要求的行且只选择 B 列。