AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“ix”

Posted 2023-03-11

【中文标题】AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“ix”

【英文标题】：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'

【发布时间】：2020-05-16 09:15:33

【问题描述】：

当我尝试使用 pandas 数据框的 .ix 属性拉出一列时出现此错误，例如df.ix[:, 'col_header'].

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'

该脚本今天早上可以运行，但今天下午我在全新安装了 Pandas 的新 Linux 环境中运行它。有没有其他人见过这个错误？我已经在这里和其他地方搜索过，但找不到。

【问题讨论】：

您运行的是旧版本的 pandas。看到这个了吗？ ***.com/questions/43838999/pandas-replacement-for-ix

【参考方案1】：

试试df.iloc[:, integer]

.ix 已弃用

顺便说一句，df.loc[:,'col_header'] 用于 str 或布尔索引

【讨论】：

我收到“基于位置的索引只能有 [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] 类型”。

"顺便说一句，df.loc[:,'col_header'] 用于 str 索引"，如果索引器是布尔掩码，则需要。

".ix is deprecated" - .ix 已被删除，而不是被弃用（这意味着不鼓励但仍然可用）。

【参考方案2】：

将 .ix 更改为 .loc，它应该可以正常工作。

【参考方案3】：

今天（2020 年 1 月 30 日）全新安装将安装 pd.__version__ == '1.0.0'。随之而来的是removal of many deprecated features。

删除 Series.ix 和 DataFrame.ix (GH26438)

【参考方案4】：

尝试以下步骤： 1）安装新版本的熊猫 2) 使用 .loc 代替 .ix

【参考方案5】：

pandas 1.0.0 也有同样的问题，这对我有用

以管理员身份打开 Anaconda Prompt (cmd)，然后

conda install pandas==0.25.1

您的新熊猫版本将被旧版本覆盖！

【参考方案6】：

对我有用

使用 df.loc[] 代替 ix[]

【参考方案7】：

我使用 .loc() 而不是 .ix() 并且它有效。

【参考方案8】：

用 .iloc 替换 .ix 后替换它对我也很有效

predictions_ARIMA_log = pd.Series(ts_log.iloc[0], index=ts_log.index)

【参考方案9】：

一栏：

df[['sepal width']]

两列：

df[['sepal width','petal width']]

特殊列（选择列包括“长度”）：

df[[c for c in df.columns if 'length' in c]]

【参考方案10】：

我正在阅读 Wes McKinney 的'Python for data analysis'一书，在检索具有索引的行时遇到了 Dataframe.ix[] 的相同问题。 我用 iloc 替换了 ix，它工作得很好。

【参考方案11】：

我使用的是 .ix，因为我混合了索引、标签和整数。 .loc() 不能像 .iloc 那样解决问题；两者都以错误结尾。我故意使用 .ix，因为当索引是整数和标签的混合时，它是快车道。

例如一个像这样的df：

我的出路是备份列和索引，用整数替换，使用 .iat 然后将 df 恢复为开始时的样子。我有类似的东西：

# Save the df and replace indec and columns with integers
lista_colonne = list(df.columns)  
df.columns = range(0,len(lista_colonne))    
nome_indice = df.index.name
lista_indice = list(df.index)
df['Indice'] = range(0,len(lista_indice))
df.index = df['Indice']
del df['Indice']

  ... indexing here with .iat in place of .ix


# Now back as it was
df.columns = lista_colonne
df['Indice'] = lista_indice
df.index = df['Indice']
del df['Indice']
df.index.name = nome_indice

再见，法比奥。

【参考方案12】：

我必须这样做：

returns.ix['2015-01-01':'2015-12-31'].std()

经过一番折腾，我用这个实现了它：

returns.xs(key='2015',axis=0).std()

我相信至少在这种情况下，我们可以使用横截面和过滤器，使用 2015 作为键。

【参考方案13】：

是的，没错。将df.ix[] 替换为df.iloc[] 或df.loc[]

【参考方案14】：

大家尝试更新当前的熊猫 将 .ix 替换为 .iloc 在更换它对我来说很好之后 有关详细信息，请参阅文档