使用last_valid_index：

s = pd.Series([False, False, True, True, False, False])
s.where(s).last_valid_index()

输出：

3

使用@user3483203示例

s = pd.Series(['dog', 'cat', 'fish', 'cat', 'dog', 'horse'], index=[*'abcdef'])
s.where(s=='cat').last_valid_index()

产出

'd'

使用nonzero

s.nonzero()[0][-1]
Out[66]: 3

字符串

如果您在布尔数组中查找，则可以在反向系列上使用np.argmax：

>>> len(s) - np.argmax(s[::-1].values) - 1
3

如果您正在查找另一个值，只需使用==将其转换为布尔数组
下面是查找dog最后一次出现的示例：

>>> s = pd.Series(['dog', 'cat', 'fish', 'cat', 'dog', 'horse'])
>>> len(s) - np.argmax(s[::-1].values=='dog') - 1
4

然而，这将给予你一个数字索引。如果你的系列有一个自定义索引，它不会返回那个。

可以将生成器表达式用于next和enumerate：

s = pd.Series([False, False, True, True, False, False])

res = len(s) - next(idx for idx, val in enumerate(s[::-1], 1) if val)  # 3

这对于接近末尾具有True值的大型系列将更有效。

我发现这个问题的最佳解决方案如下，假设Pandas系列存储在变量s中

~s.duplicated(keep="last")

这将返回一个panda系列，指示该行是否包含每个值的最后一次出现