Question

我正在尝试选择特定的行和列，但它不允许我使用.iloc或.loc，因为我的列名不是整数。

            Madrid  Boston  Tokyo  Shanghai  Kolkota
2014-01-01     -16      22     49       -24       40
2014-01-02     -49      -7     45         2       -6
2014-01-03     -24      41    -22       -11        0
2014-01-04     -28     -14     -2        20       28
2014-01-05     -49      15    -40        -2        3

使用.ix我能够做到这一点：

df.ix[1:5, 'Madrid':'Tokyo']
            Madrid  Boston  Tokyo
2014-01-02     -49      -7     45
2014-01-03     -24      41    -22
2014-01-04     -28     -14     -2
2014-01-05     -49      15    -40

现在不推荐使用.ix，有什么替代方案？

Answer 1

快速简便的方法是：

df.loc[df.index[1:5], "Madrid":"Tokyo"]

所以，例如：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(-50,50,(5,5)), index=pd.date_range("2014-01-01", "2014-01-05"), columns=['Madrid', 'Boston', 'Tokyo', 'Shanghai', 'Kolkota'])
>>> df
            Madrid  Boston  Tokyo  Shanghai  Kolkota
2014-01-01     -16      22     49       -24       40
2014-01-02     -49      -7     45         2       -6
2014-01-03     -24      41    -22       -11        0
2014-01-04     -28     -14     -2        20       28
2014-01-05     -49      15    -40        -2        3
>>> df.loc[df.index[1:5], "Madrid":"Tokyo"]
            Madrid  Boston  Tokyo
2014-01-02     -49      -7     45
2014-01-03     -24      41    -22
2014-01-04     -28     -14     -2
2014-01-05     -49      15    -40

您可以使用相同的方法选择特定行，因此如果您想要第0，第2和第4行（第一，第三和第五）：

>>> df.loc[df.index[[0, 2, 4]], "Madrid":"Tokyo"]
            Madrid  Boston  Tokyo
2014-01-01     -16      22     49
2014-01-03     -24      41    -22
2014-01-05     -49      15    -40

注意

这不是Python 2与Python 3的关系，而是与pandas版本有关，基于.ix的索引为deprecated in pandas version 0.20.2

对于基于混合位置标签的选择，弃用.ix的替代方法是什么？

1 个答案:

注意