Localizar la posición de un elemento dado en una lista es una tarea bastante habitual. Por ejemplo, cuando necesitamos localizar los valores máximo o mínimo. Para esta tarea se puede usar el método index() de las listas de Python o, cuando estamos trabajando con vectores de NumPy existe el método where(). Veamos a continuación cómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python.
Obtener la posición de un valor en una lista de Python con index()
Las listas de Python disponen de un método con el que se puede obtener la posición de la primera aparición de un elemento. Método que se llama index() y es de la siguiente forma
list.index(element, start, end)
La propiedad element es la única propiedad obligatoria y es el valor que se desea buscar en la lista. Opcionalmente se puede indicar el valor a partir del cual se inicia la búsqueda con start. Algo que puede ser útil cuando se desea localizar la segunda vez que se observa el elemento. Pudiéndose indicar también mediante la propiedad end el último elemento de la lista sobre el que se busca. Es importante saber que, si no se encuentra el elemento a buscar, la función dará un error. Por lo que es necesario estar seguro de que el elemento realmente se encuentra en la lista. Lo que se puede hacer con in.
Ejemplo de usos de index()
En el siguiente código se puede ver diferentes ejemplos de uso de index() en una lista de Python.
arr = [12, 23, 21, 66, 38, 49, 11, 38, 54]
arr.index(21) # 2
# Buscar más de un elemento
arr.index(38) # 4 (Solamente devuelve el primero)
arr.index(38, 5) # 7 (Se puede localizar el segundo)
# Localizar el máximo y mínimo
arr.index(min(arr)) # 5
arr.index(max(arr)) # 3
# Evitamos que se produzca un error
if 99 in arr:
arr.index(99) Al principio del ejemplo se puede ver cómo localizar la posición de valor 12 dentro de la lista. Posteriormente se puede ver cómo encontrar la primera y segunda ocurrencia de 38. Para obtener la pasión de la segunda es necesario indicar al método index() que inicie la búsqueda desde la posición inmediatamente después de la anterior.
Otro ejemplo que se puede ver es cómo localizar las posiciones del mínimo y máximo. Para lo que se ha usado las funciones nativas min() y max()
Finalmente se ha mostrado cómo se puede evitar un error usando el operador in para comprobar que el valor buscado se encuentra dentro de la lista.
Uso de listas por comprensión para obtener todas las posiciones
En el caso de que exista más de una ocurrencia se puede usar la función enumerate() en una lista por compresión para obtener todas las posiciones en una lista. Lo que se muestra en el siguiente ejemplo.
arr = [12, 23, 21, 66, 38, 49, 11, 38, 54] [p for p, v in enumerate(arr) if v == 38] # [4, 7] [p for p, v in enumerate(arr) if v == max(arr)] # [3] [p for p, v in enumerate(arr) if v == 99] # []
En este ejemplo enumerate() devuelve la posición y el valor de cada uno de los elementos de la lista. Valores sobre los que se itera y se seleccionan únicamente aquellos que cumplen la condición. Así se puede obtener todas las posiciones de un valor. Además, en el caso de que no se encuentre un valor no se obtiene una lista vacía en lugar de un error.
Buscar los elementos en vectores de NumPy
En el caso de estar trabajando con NumPy se puede usar la función where(). Función a la que se le tiene que pasar un vector de valores lógicos, devolviendo un vector de NumPy con las posiciones estos. Los resultados que devuelve son similares a los que se obtiene en las listas por comprensión que hemos visto anteriormente, ya que devuelve todas las posiciones y en caso de no encontrar el elemento una lista vacía. Un ejemplo del uso de la función where() de NumPy se puede ver en el siguiente código.
import numpy as np arr = np.array([12, 23, 21, 66, 38, 49, 11, 38, 54]) np.where(arr == 38) # [4, 7] np.where(arr == max(arr)) # [3] np.where(arr == 99) # []
Conclusiones
En esta entrada hemos visto cómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python. Lo que se puede emplear para localizar el máximo, mínimo o cualquier otro valor que sea de interés para nosotros. A pesar de que las listas de Python cuentan con el método index() posiblemente sea la peor solución ya que solo encuentra la primera ocurrencia y, en caso de no encontrar el elemento, se produce un error. Por eso una mejor solución puede ser usar una lista por compresión o trabajar con NumPy.
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