df.iloc[i]返回的ith行df。i不引用索引标签，i是基于0的索引。
相反， ，而不是数字的行索引：
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
或等效地，
df.index[df['BoolCol']].tolist()
通过使用具有非默认索引且不等于行的数字位置的DataFrame，您可以非常清楚地看到差异：
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [True, False, False, True, True]},
index=[10,20,30,40,50])
In [53]: df
Out[53]:
BoolCol
10 True
20 False
30 False
40 True
50 True
[5 rows x 1 columns]
In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist()
Out[54]: [10, 40, 50]
，
In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]
In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
：
In [58]: df.loc[idx]
Out[58]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
注意， ：
In [55]: df.loc[df['BoolCol']]
Out[55]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
：
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])
Out[112]: array([0, 3, 4])
用于df.iloc按顺序索引选择行：
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]
Out[113]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
602392714
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