とは両方とも動作するdf[2]のに対し、 はサポートされない理由が知りたいです。df.ix[2]df[2:3]
In [26]: df.ix[2]
Out[26]:
A 1.027680
B 1.514210
C -1.466963
D -0.162339
Name: 2000-01-03 00:00:00
In [27]: df[2:3]
Out[27]:
A B C D
2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339
df[2]Python のインデックス規則と一貫性を保つために、同じように動作することを期待していますdf[2:3]。単一の整数による行のインデックス作成をサポートしない設計上の理由はありますか?
ベストアンサー1
@HYRYに同感。0.11の新しいドキュメントを参照してください。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html
.ilocここでは、整数インデックスのみを明示的にサポートし、.locラベルインデックスのみを明示的にサポートする新しい演算子があります。
例えば、このシナリオを想像してください
In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))
In [2]: df
Out[2]:
A B
0 1.068932 -0.794307
2 -0.470056 1.192211
4 -0.284561 0.756029
6 1.037563 -0.267820
8 -0.538478 -0.800654
In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]:
A B
4 -0.284561 0.756029
In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]:
A B
2 -0.470056 1.192211
[]行を（ラベルの位置によって）スライスする