FutureWarning：不推荐使用具有整数类型索引的 `series[i:j]` 的行为答案

【问题标题】：FutureWarning: The behavior of `series[i:j]` with an integer-dtype index is deprecatedFutureWarning：不推荐使用具有整数类型索引的 `series[i:j]` 的行为
【发布时间】：2023-01-10 00:15:43
【问题描述】：

在执行操作时：

y_test = y_test[:-2]

我收到以下警告：

FutureWarning：series[i:j] 具有整数类型索引的行为已弃用。在未来的版本中，这将被视为基于标签索引，与例如一致series[i]查找。要保留旧行为，请使用 series.iloc[i:j]。要获得未来的行为，请使用series.loc[i:j]。

我必须使用 y_test.loc[:-2] 而不是 y_test[:-2] 吗？那会表现出相同的行为吗？

【问题讨论】：

就试一试吧。编程基本上是一种即试即试的方法。
正如警告所解释的那样，这取决于您想要什么。听起来你想要loc，但 Pandas 鼓励你把它具体化，因为它是模棱两可的
y_test.loc[:-2] 应该适用于这种情况。

标签： python python-3.x pandas jupyter-notebook jupyter

【解决方案1】：

Pandas 开发人员似乎计划删除 Series 对象的惰性索引，可能使其与必须使用 .loc 和 .iloc 以避免沿列轴索引的 DataFrame 对象一致。你不需要使用新行为，直到您计划使用不支持 Series 对象的这种索引方法的 Pandas 版本，尽管您将继续看到 FutureWarning。

作为附加说明，PyCharm 2022.1.1 及更早版本在其 pydev 帮助程序中使用了此已弃用的逻辑。我还没有测试最新版本以查看它是否已被删除。

【讨论】：

截至 2022 年 12 月，它仍然存在于 PyCharm 2022.3 中
使用 Python 控制台和科学模式时，使用 Series.iteritems 而不是新首选的 Series.items 是正确的。

【解决方案2】：

首先，将其转换为数组然后尝试。作为：

y_test = y_test.to_numpy()

y_test = y_test[:-2]

【讨论】：