很容易识别数字数组或 Dataframe 中每一行的第一个零的位置。让我们创建一个在某个位置后带有零的 Dataframe ：

df = pd.DataFrame(np.random.normal(size=(5, 10)))
df

0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  4  1  4  2  6  0  0  0  0  0
1  5  4  9  5  5  4  0  0  0  0
2  6  6  6  5  4  8  6  0  0  0
3  5  3  9  5  3  9  6  3  0  0
4  3  2  7  9  7  6  6  7  5  0

例如，下面的代码将给出数据框中值为0的所有位置

np.argwhere(df.values == 0)

array([[0, 5],
       [0, 6],
       [0, 7],
       [0, 8],
       [0, 9],
       [1, 6],
       [1, 7],
       [1, 8],
       [1, 9],
       [2, 7],
       [2, 8],
       [2, 9],
       [3, 8],
       [3, 9],
       [4, 9]], dtype=int64)

或者，您可以获得值不为零的位置：

np.argwhere(df.values != 0)

array([[0, 0],
       [0, 1],
       [0, 2],
       [0, 3],
       [0, 4],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [1, 4],
       [1, 5],
       [2, 0],
       [2, 1],
       [2, 2],
       [2, 3],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 6],
       [3, 0],
       [3, 1],
       [3, 2],
       [3, 3],
       [3, 4],
       [3, 5],
       [3, 6],
       [3, 7],
       [4, 0],
       [4, 1],
       [4, 2],
       [4, 3],
       [4, 4],
       [4, 5],
       [4, 6],
       [4, 7],
       [4, 8]], dtype=int64)

我希望这会有帮助。

我建议这是一个不那么复杂的解决方案

import random
nums = [0, 7, 78, 843, 34893, 0 , 2, 23, 4, 0]
random.shuffle(nums)
thg = [x for x in nums if x != 0]
print(thg[0])

这样做的目的是洗牌“数字”列表，并过滤掉所有的零。然后，它打印第一个非零值