已弃用的 .ix 用于基于混合位置标签的选择的替代方案是什么?

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

有了.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.ix已被弃用，还有什么替代方案？

Answer 1

快速简便的方法是：

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

因此，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来选择特定行，因此，如果需要第 0、2 和 4 行(第一、第三和第五行(：

>>> 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 的事情，而是与pandas版本有关，基于.ix的索引在 0.20.2 版本中被弃用pandas