统计每行某个数值第一次出现位置。

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原始数据如下（excel用match函数实现统计某个数值第一次出现位置）


这里复制原始数据
series        t1        t2        t3        t4        t5        t6        t7        t8        t9        t10        t11        t12        t13        t14        t15        1        2        3        4        5        6        7        8        9        2最早位置        3以上最早位置
1        0        6        1        3        2        1        5        4        2        1        2        0        1        1        2        3        5        4        8        7        2                                5        2
2        0        2        3        2        1        5        4        2        1        7        0        1        8        2        9        5        2        3        7        6                10        13        15        2        3
3        0        1        1        5        4        2        1        7        8        1        6        2        9        1        2        2        6                5        4        11        8        9        13        2        4
4        0        0        4        2        1        7        8        1        6        2        9        1        2        4        3        5        4        15        3                9        6        7        11        3        3
5        0        1        3        1        2        1        5        4        2        9        7        8        1        3        2        2        5        3        8        7                11        12        10        2        3



需求如下：
1.在字段1~9最早出现位置下面对应的1~9列，分别统计在1~5行对应的t1~t15列中，1~9最早出现位置，如果没有出现则返回空格（excel统计出的结果，比如第一行的结果就是3、5、4、8、7、2）
2.在某个区间数据最早位置对应的3以上最早位置这一列中，求每行对应的，1~9最早出现位置下面的3~9列中的最小值（excel统计出的结果分别是2、3、4、3、3）

用python实现。谢谢各位高手、高手、高高手！

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关键词：excel统计 python Series EXCEL Serie

好像有更好的函数去实现，是不是有一个iterrows??这里的方法比较笨，基本没办法复用。但是可以实现

1. NROWS, NCOLUMNS = df.shape
   
2. for i in range(NROWS):          x_list =[for x in  range(1,10)]
   
3.      for j in range(NCOLUMNS):
   
4.          if df.iloc[i,j] in x_list:
   
5.                df.iloc[i, 16+df.iloc[i,j]] = j
   
6.                x_list.remove(df.iloc[i,j])

复制代码

再后面再

1. np.min

复制代码