AttributeError：“ DataFrame”对象没有属性“ ix”

Question

当我尝试使用pandas数据框的.ix属性提取列时，出现上述错误。 df.ix[:, 'col_header']。脚本从今天早上开始运行，但是今天下午我在带有新安装的Pandas的新Linux环境中运行了该脚本。有人以前见过这个错误吗？我在这里和其他地方搜索过，但找不到。

Answer 1

尝试df.iloc[:, integer]

.ix已弃用

顺便说一句，df.loc[:,'col_header']用于str或布尔索引

Answer 2

今天（2020年1月30日）进行全新安装将安装pd.__version__ == '1.0.0'。随之而来的是removal of many deprecated features。

删除了Series.ix和DataFrame.ix（GH26438）

Answer 3

通过.loc更改ix即可正常工作。

Answer 4

大熊猫1.0.0也有同样的问题，这对我有用

以管理员身份打开Anaconda Prompt（cmd），然后

conda install pandas == 0.25.1

您的新熊猫版本将被较旧的熊猫版本覆盖！

Answer 5

尝试以下步骤： 1）安装新版本的Pandas 2）使用.loc代替.ix

Answer 6

对我有用

使用ix的df.loc []安装[]

Answer 7

谢谢。

回想起来，我可能不需要使用.ix，因为df ['col_header']对我有用，而且更整洁。

Answer 8

一列：

/public

两列：

df[['sepal width']]

特殊列（选择的列包括“长度”）：

df[['sepal width','petal width']]

Answer 9

我使用.loc（）而不是.ix（），并且有效。

Answer 10

我正在阅读 Wes McKinney 的'Python for data analysis'一书，在检索带有索引的行时遇到了Dataframe.ix []的相同问题。 我将ix替换为iloc，它运行良好。

Answer 11

我正在使用.ix，因为我混合使用了索引，标签和整数。 .loc（）不能像.iloc那样解决问题。两者都以错误结尾。我故意使用.ix，因为当索引是整数和标签的混合时，它是快速通道。

例如df之类的

我的出路是备份列和索引，替换为整数，使用.iat，然后恢复开始时的df。我有类似的东西：

# Save the df and replace indec and columns with integers
lista_colonne = list(df.columns)  
df.columns = range(0,len(lista_colonne))    
nome_indice = df.index.name
lista_indice = list(df.index)
df['Indice'] = range(0,len(lista_indice))
df.index = df['Indice']
del df['Indice']

  ... indexing here with .iat in place of .ix


# Now back as it was
df.columns = lista_colonne
df['Indice'] = lista_indice
df.index = df['Indice']
del df['Indice']
df.index.name = nome_indice

再见，法比奥。

Answer 12

我必须这样做：

returns.ix['2015-01-01':'2015-12-31'].std()

经过一番努力，我使用了它：

returns.xs(key='2015',axis=0).std()

我相信至少在这种情况下，我们可以使用横截面和以2015年为关键的过滤器。

Answer 13

是的，没错。将df.ix[]替换为df.iloc[]或df.loc[]

Answer 14

1. 人们尝试更新当前的熊猫
2. 用.iloc替换.ix 取代它对我很好 有关详细信息，请参阅文档