熊猫用0.21.0切片FutureWarning

Question

我试图选择一个数据框的子集的一个子集，仅选择一些列，并在行上进行过滤。

df.loc[df.a.isin(['Apple', 'Pear', 'Mango']), ['a', 'b', 'f', 'g']]

但是，我得到了错误：

Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

现在切片和过滤的正确方法是什么？

Answer 1

这是引入的更改v0.21.1，并在文档中进行了详细说明-

以前，选择带有标签列表的地方总是可以成功的，其中缺少一个或多个标签将返回成功NaN。现在将显示一个FutureWarning。将来这将提出
KeyError（GH15747）。当传递带有至少1个缺失标签的标签列表时，此警告将在DataFrame或
上触发Series以使用.loc[]或[[]]。

例如，

df

     A    B  C
0  7.0  NaN  8
1  3.0  3.0  5
2  8.0  1.0  7
3  NaN  0.0  3
4  8.0  2.0  7

在执行操作时尝试某种切片-

df.loc[df.A.gt(6), ['A', 'C']]

     A  C
0  7.0  8
2  8.0  7
4  8.0  7

没问题。现在，尝试替换C为不存在的列标签-

df.loc[df.A.gt(6), ['A', 'D']]
FutureWarning: Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

     A   D
0  7.0 NaN
2  8.0 NaN
4  8.0 NaN

因此，就您而言，该错误是由于传递给的列标签引起的loc。再看看他们。