《Python数据分析实战》day2: Pandas中取得某行或者是某列的一点思考

今天看了《Python数据分析实战》这本书的第四章：Pandas的简介的部分，大概看了一半，在实践代码的时候发现了jupyter notebook提示warning，研究了一下有了一些自己的体会。 原作者在写作这本书的时候使用的Pandas版本是0.15.2，而我自己电脑上的Pandas版本是0.20.0一些旧的特性的在新版本的Pandas上并不建议使用，话不多说，先上代码：

>>> import pandas as pd
>>> data = {'colors': ['blue', 'green', 'yellow', 'red', 'white'],
            'object': ['ball', 'pen', 'pencil', 'paper', 'mug'],
            'price': [1.2, 1.0, 0.6, 0.9, 1.7]}
>>> frame = pd.DataFrame(data)
>>> frame

现在我想要获取这个frame中的第二行，按照书上说的只需要输入

fram.ix[2]

但是jupyter notebook给出了一个DeprecationWarning虽然能够正常的显示结果：

colors  yellow
object  pencil
price      0.6
Name: 2, dtype: object

但是给出了一个链接和提示：

.ix is deprecated. Please use .loc for label based indexing or .iloc for positional indexing 点进去这个链接我们可以看到，从0.20.0这个版本开始，Pandas不建议使用 .ix 这种方法，而是更倾向于推荐 .loc 方法或者是 .iloc 方法，依然拿我们之前定义的那个frame来做演示，当我想要取得位于colors这一列，第0行和第1行的元素时，应该使用：

>>> frame.loc[[0, 1], 'colors']
0   blue
1   green
Name: colors, dtype: object

类似的，我们也可以使用 .iloc 方法来实现：

>>> frame.iloc[[0, 1], frame.columns.get_loc('colors')]
0   blue
1   green
Name: colors, dtype: object

当我们想要取得多列的时候就应该使用 .get_indexer 方法：

>>> frame.iloc[[0, 1], frame.columns.get_indexer(['colors', 'object', 'price'])]
    colors  object  price
0     blue    ball    1.2
1    green     pen    1.0

更多的有关于 .loc 方法和 .iloc 方法的使用，就要去好好的看一看文档啦！对啦今天的代码在我的Github里可以看到，如果有什么写的不对的地方，请大家不吝赐教，批评指正！