python ix loc iloc_关于python：.ix()是否总是比.loc()和.iloc()更好，因为它速度更快并且支持整数和标签访问？...

我正在学习Python熊猫库。来自R的背景，索引和选择函数似乎比它们需要的复杂。我的理解是.loc()仅基于标签，.iloc()仅基于整数。

如果.ix()更快并且支持整数和标签访问，为什么还要使用.loc()和.iloc()？

这里的答案应该非常有帮助！

切勿使用.ix！对于.loc，.iloc和[]之间的差异，这是一个更有帮助的答案

熊猫iloc vs ix vs loc的解释可能重复吗？

请参考文档"索引的不同选择"，该文件明确说明了何时以及为什么应在.ix上使用.loc，.iloc，这与显式用例有关：

.ix supports mixed integer and label based access. It is primarily

label based, but will fall back to integer positional access unless

the corresponding axis is of integer type. .ix is the most general and

will support any of the inputs in .loc and .iloc. .ix also supports

floating point label schemes. .ix is exceptionally useful when dealing

with mixed positional and label based hierachical indexes.

However, when an axis is integer based, ONLY label based access and

not positional access is supported. Thus, in such cases, it’s usually

better to be explicit and use .iloc or .loc.

希望这可以帮助。

更新2017年3月22日

感谢@Alexander的评论，Pandas将在0.20中弃用ix，有关详细信息，请参见此处。

背后的强大原因之一是因为混合索引-位置和标签(有效使用ix)已成为用户的重要问题来源。

预计将迁移为使用iloc和loc，这是有关如何转换代码的链接。

您能否澄清一下"但是，当轴是基于整数的，仅支持基于标签的访问，而不支持位置访问。因此，在这种情况下，通常最好显式并使用.iloc或.loc。" 手段？那部分对我来说是朦胧的

@Azhao，我想我不明白您要我阐明的内容，您是否想知道索引的选择之间的区别或如何确定"显式"？也许您可以阅读索引的差异选择。

@AZhao，我认为这意味着如果您使用整数作为标签(可能不符合其列顺序)，则将无法区分您的意思。如果我误解了，有人纠正我。

看来.ix索引器将在Pandas 0.20.0中被弃用pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/

@Alexander-感谢您的弃用说明，我将更新答案以反映这一点:)

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