按值筛选相同类型的数据帧

我建议把格式改成 MultiTndex Series :

np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,3)), columns=list('ABC'))
print (df)
   A  B  C
0  8  8  3
1  7  7  0
2  4  2  5

a = df.stack()
print (a)
0  A    8
   B    8
   C    3
1  A    7
   B    7
   C    0
2  A    4
   B    2
   C    5
dtype: int32

b = a[a == 8].index.remove_unused_levels().tolist()
print (b)
[(0, 'A'), (0, 'B')]

编辑:

为了更好的性能可以使用 numpy.where 对于匹配值的索引,然后 zip 索引索引和列名称到元组:

np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,3)), columns=list('ABC'))
print (df)
   A  B  C
0  8  8  3
1  7  7  0
2  4  2  5

a =  np.where(df == 8)
print (a)
(array([0, 0], dtype=int64), array([0, 1], dtype=int64))

b = list(zip(df.index[a[0]], df.columns[a[1]]))
print (b)
[(0, 'A'), (0, 'B')]