使用.ix

Question

我正在使用所有样本循环遍历我的数据框，但是为了对剩下的样本进行预测，我想对所有样本进行预测（我有一个小数据集。

我目前使用的循环如下。

   for i in range(0, length_df): 
         np.delete(indices, i)
         baseline.fit(df.ix[indices, feature_labels], df.ix[indices, label_to_predict])
         df.ix[i,'prediction'] = baseline.predict(df.ix[left_out_index, feature_labels])
         np.add(indices,i)

我收到了熊猫的以下两个警告：

DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 
and willraise ValueError in 0.19. 
Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a 
single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 
DeprecationWarning)

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

我认为使用.ix（）确保一个人不会制作错误的副本。我应该忽略这些警告吗？还有一个相关问题，在熊猫中可能有更有效的方法吗？

注意：截至Pandas v0.20，.ix indexer is deprecated赞成.iloc / .loc。