pandas DataFrameの条件にあてはまる値のindexとcolumnを取得する方法

はじめに

Excelだと条件に当てはまるcellに何かしらの変更を加えるのは簡単
なのにpandas dataframeだと直感的な関数がない！
ということで二通りの方法を考えてみました

#サンプルデータ

import numpy as np

 timestep = [[np.random.randint(2) for _ in range(9)] for __ in range(3)]
 index = [f'station{i}' for i in range(3)]
 columns = list(map(str, np.arange(9)))
 df = pd.DataFrame(timestep, index=index, columns=columns)

サンプルデータは0と1のみで構成されたデータフレームです

1. 全探索型

 ls = []
 for i in df.index:
     for j in df.columns:
         if df.at[i,j] == 1:
             ls.append([i,j])

データフレーム内の値が1である部分だけのindexとcolumnを取得しています
全要素について1であるかどうかの判定を行います
Trueであったものをリストに格納します
なにか変更を加えるときはdf.at[ls[0,0],ls[0,1]]みたいな感じで取り出せます

2. ランダム型

import random

ls = []
sample = 3
for _ in range(sample):
    req_columns = df.loc[:, (df == 1).any()].columns.tolist()
    rand_column = random.choice(req_columns)
    req_index = df[df[rand_column] == 1].index.tolist()
    rand_index = random.choice(req_index)
    ls.append([rand_column, rand_index])

random型ははじめに条件を満たすcolumnを抜き出します
そこから今回はランダムな一列を抜き出しています
選ばれた列に対し、再度条件を判定します
条件を満たす行のみが抜き出されるはずです
このなかから、再度ランダムに一行を取り出します
これにより条件を満たすランダムな1cellを抜き出すことに成功したことになります
その値をリストに格納し、sample数だけループを行います

ランダム型は、まどろっこしいですが、各セルごとに確実に変更を加えることに向いています
こんかいはランダムに1列、1行を選びましたが、列ごとに操作したり、行ごとに操作したりがしやすいです
for loopないに変更を加えるコードを足してあげれば、逐次的に変更が可能で、意外とこっちのほうが便利かと思います