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Python 版本:2.7.6 NumPy 版本:1.10.2 Pandas :0.17.1
我知道 .ix 现在已被弃用,但我在遗留系统上工作并看到 .ix 的这种行为,我很困惑
# Native Python List Indexing is exclusive on the end index
[0, 1, 2, 3][0:1] # returns [0] indexes with [0, 1)
# Native Numpy
import numpy as np
numpyArray = np.reshape(np.arange(4), (2, 2))
numpyArray[0:1, 0:1] # returns array([[0]]), indexes with [0, 1) in rows and [0, 1) in columns
####### Pandas #######
import pandas as pd
dataFrame = pd.DataFrame(numpyArray)
# Pandas with iloc #
dataFrame.iloc[0:1, 0:1] # returns 0, indexes with [0, 1) in rows and [0, 1) in columns
# Pandas with ix #
dataFrame.ix[0:1, 0:1] # returns [[0, 1], [2, 3] indexes with [0, 1] in rows and [0, 1] in columns
最佳答案
.ix
是基于标签的索引(与 .loc
相同),文档状态包括停止范围值,这与 iloc
不同,iloc
是开闭范围,因此不包括停止范围值,这是设计使然
这样做的原因是因为如果您的索引是例如字符串,那么在您不知道结束范围值应该是什么的情况下选择一个范围会有问题:
In[274]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'), index=list('vwxyz'))
df
Out[274]:
a b c
v -0.488627 0.213183 0.224104
w -0.200328 -1.138937 0.815568
x -1.131868 -0.562758 0.088719
y 0.120701 -0.863737 0.246295
z -0.808140 0.253376 0.645974
In[275]:
df.ix['w':'y']
Out[275]:
a b c
w -0.200328 -1.138937 0.815568
x -1.131868 -0.562758 0.088719
y 0.120701 -0.863737 0.246295
如果它不包括最后一行的结束值,您需要知道必须传递 'z'
才能返回 'z 之前的标签'
得到上面的结果
更新
请注意 ix
自 0.20.1
后已弃用,您应该使用 loc
关于python - 为什么 .ix 包含在索引范围的末尾?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44724152/
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