.ix()是否总是优于.loc()和.iloc()，因为它更快且支持整数和标签访问？

Question

我正在学习Python的pandas库。来自R背景，索引和选择功能似乎比必要的要复杂。我理解.loc()只基于标签，.iloc()只基于整数。

如果.ix()更快且支持整数和标签访问，那么我为什么要使用.loc()和.iloc()呢？

- megashigger

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这个答案在这里应该非常有帮助！ - YaOzI

永远不要使用 **.ix**！这里有一个更加有用的答案，解释了 .loc、.iloc 和 [] 之间的区别：https://dev59.com/31wZ5IYBdhLWcg3wVO5U#46915810 - Ted Petrou

可能是[pandas iloc vs ix vs loc explanation?]的重复问题(https://dev59.com/31wZ5IYBdhLWcg3wVO5U)。 - Yolo Voe

Answer 1

请参考文档Different Choices for Indexing，它清楚地说明了何时以及为什么应该使用.loc、.iloc而不是.ix，这涉及到明确的用例：

.ix支持混合整数和基于标签的访问。它主要是基于标签的，但如果相应的轴是整数类型，则会回退到整数位置访问。 .ix是最通用的，并且将支持.loc和.iloc中的任何输入。 .ix还支持浮点标签方案。在处理混合位置和基于标签的分层索引时，.ix非常有用。

然而，在轴是基于整数的情况下，仅支持基于标签的访问而不是位置访问。因此，在这种情况下，最好明确使用.iloc或.loc。

更新 2017年3月22日

感谢@Alexander的评论，Pandas将在0.20中停用ix，详情请见这里。

背后的一个强烈原因是混合索引--位置和标签（有效使用ix）一直是用户问题的重要来源。

预计将使用iloc和loc进行迁移，这里有一个链接，介绍如何转换代码。

- Anzel

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你能澄清一下“然而，当轴是基于整数时，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，最好明确使用.iloc或.loc。”这句话是什么意思吗？对我来说那部分很模糊。 - AZhao

@AZhao，我觉得我不明白你希望我澄清什么，你想知道索引选择之间的区别还是如何确定"显式"？也许你可以阅读索引不同选择。 - Anzel

@AZhao，我认为这意味着如果您将整数用作标签（可能与它们的列顺序不对应），那么它将无法区分您指的是哪个标签。如果我理解有误，请有人纠正我。 - Neal

看起来，在Pandas 0.20.0版本中，.ix索引器将被弃用。 http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/whatsnew.html#deprecate-ix - Alexander

@Alexander - 感谢您的弃用注释，我会更新答案以反映这一点 :) - Anzel

Answer 2

自从2020年1月发布的Pandas 1.0.0版本起，DataFrame.ix已完全移除，请参阅https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew/v1.0.0.html#removal-of-prior-version-deprecations-changes。

- Ilario Gelmetti