pandas中ix的使用详细讲解

pandas中ix的使用与弃用

在pandas的早期版本中，ix是一个常用的数据切片工具。然而，从pandas 0.20.0版本开始，ix已被正式弃用。官方推荐使用iloc和loc来替代ix，以获得更明确和一致的行为。

ix的行为机制

ix的设计初衷是尝试像loc一样通过标签获取行或列，但如果标签不存在，则会回退为iloc的行为，即通过位置（整数）获取行或列。这种混合行为在特定情况下可能导致混淆和错误。

• 当索引仅为整数类型时，ix仅使用基于标签的索引。如果标签不存在，会引发错误。
• 当索引包含非整数类型时，ix对整数使用基于位置的索引，对非整数使用基于标签的索引。

代码示例

以下代码示例展示了ix在不同索引类型下的行为：

>>> s = pd.Series(np.nan, index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN

>>> s.iloc[:3] # slice the first three rows
49 NaN
48 NaN
47 NaN
 
>>> s.loc[:3] # slice up to and including label 3
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
 
>>> s.ix[:3] # the integer is in the index so s.ix[:3] works like loc
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN

>>> s.iloc[:6]
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
 
>>> s.loc[:6]
KeyError: 6
 
>>> s.ix[:6]
KeyError: 6

在混合类型索引的情况下，ix的行为如下：

>>> s2 = pd.Series(np.nan, index=['a','b','c','d','e', 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s2.index.is_mixed() # index is mix of different types
True
>>> s2.ix[:6] # now behaves like iloc given integer
a NaN
b NaN
c NaN
d NaN
e NaN
1 NaN

>>> s2.ix[:'c'] # behaves like loc given non-integer
a NaN
b NaN
c NaN

替代方案

由于ix已被弃用，建议使用iloc和loc来实现复杂切片。例如，可以使用get_loc()获取标签在索引中的位置，并结合iloc进行切片：

>>> df = pd.DataFrame(np.nan, 
      index=list('abcde'),
      columns=['x','y','z', 8, 9])
>>> df
 x y z 8 9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN

>>> df.ix[:'c', :4]
 x y z 8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

>>> df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]
 x y z 8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

通过上述示例，我们可以看到iloc和loc的组合使用可以实现与ix相同的功能，同时避免了ix的歧义和潜在错误。

总结

在pandas的后续版本中，ix已被弃用，推荐使用iloc和loc进行数据切片。通过结合使用这两个方法，可以实现更明确和一致的数据操作。

以上就是pandas中ix的使用详细讲解的详细内容，更多关于pandas数据切片、iloc和loc的资料请关注本站其它相关文章！