Pandas Pandas: item 已经被弃用

在本文中，我们将介绍Pandas中的 item 方法，以及它为什么已经被弃用。

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什么是 item 方法？

Pandas中的 item 方法被用于从Series中提取单个值。它允许我们通过下标或标签来获取Series的值。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
s = pd.Series(data)

print(s.item())

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

在上面的示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的Series，并使用 item 方法提取了整个Series。

为什么 item 被弃用了？

尽管 item 方法可以提取单个值或整个Series，但它只能用于单个元素。如果我们要从Series中获取多个值，就需要使用其他方法，如 iloc 或 loc。

此外， item 方法对空Series或索引不存在的项目进行调用时，会引发 IndexError。而合适的行为应该是返回 None 或抛出一个异常，以更好地反映出现问题的类型。

因此，在Pandas 1.0版本中， item 方法被弃用。

替代方案

如前所述，我们可以使用 iloc 或 loc 来代替 item 方法。

如果您只需要取一个元素，则可以使用 iat 或 at。

iat 用于使用整数位置从DataFrame中获取单个值，而 at 用于使用标签从DataFrame中获取单个值。

下面是一个根据标签提取一个元素的例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 21, 28]}
df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three'])

print(df.at['two', 'age'])

输出结果为：

21

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中的 item 方法，并解释了它为什么已经被弃用。为了替代 item 方法，我们可以使用 iloc、loc、iat 或 at。在编写代码时，请注意选择适合操作的方法，以避免出现错误或警告。