Una instalación nueva hoy (30 de enero de 2020) instalaría pd.__version__ == '1.0.0' . Con eso viene la eliminación de muchas características obsoletas .

Se eliminaron Series.ix y DataFrame.ix (GH26438)

tuve el mismo problema con pandas 1.0.0, esto funcionó para mí

Abra Anaconda Prompt (cmd) como administrador, luego

conda instalar pandas==0.25.1

¡Tu versión más nueva de pandas será sobrescrita por la anterior!

una columna:

 df[['sepal width']]

Dos columnas:

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

columnas especiales (la columna seleccionada incluye 'longitud'):

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

intente df.iloc[:, integer]

.ix está en desuso

Por cierto, df.loc[:,'col_header'] es para str o indexación booleana

Cambie .ix a .loc y debería funcionar correctamente.

Usé .loc() en lugar de .ix() y funcionó.

Intente los siguientes pasos: 1) instale una nueva versión de Pandas 2) use .loc en lugar de .ix

Estoy leyendo el libro 'Python para el análisis de datos' de Wes McKinney y me encontré con el mismo problema de Dataframe.ix[] al recuperar las filas con index. Reemplazo ix por iloc y funciona perfectamente.

Estoy usando .ix porque tengo indexación mixta, etiquetas y números enteros. .loc() no resuelve el problema tan bien como .iloc; ambos están terminando en errores. Estaba usando intencionalmente .ix porque era el carril rápido cuando el índice es una combinación de números enteros y etiquetas.

Como ejemplo un df como:

Mi salida es hacer una copia de seguridad de las columnas y el índice, reemplazar con números enteros, usar .iat y luego restaurar el df como estaba al principio. tengo algo como:

 # 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

Adiós Fabio.

1. Los chicos intentan actualizar los pandas actuales.
2. reemplace .ix con .iloc después de reemplazarlo, funciona bien para mí Para obtener más información, consulte la documentación

Tuve que hacer esto:

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

Después de mucho ruido, lo hice posible usando esto:

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

Creo que al menos para este caso podemos usar la sección transversal y filtrar usando 2015 como clave.

Sí, eso es correcto. Reemplace df.ix[] con df.iloc[] o df.loc[]

esto funciona para mi

Utilice df.loc[] en lugar de ix[]

reemplace .ix con .iloc después de reemplazarlo, también funciona bien para mí

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

como ix se elimina

utilice iloc o loc en lugar de ix.

use .loc si tiene cadenas o indexación definida por el usuario.