FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated.

最新推荐文章于 2025-02-24 16:08:42 发布
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分类专栏： python报错处理 文章标签： python
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python拥有一个强大的第三方库，且这些库是会维护升级的。在这里这是一个警告，告诉我们在最新的库文件中某些功能已经不存在了。就好比手机系统的更新，每次更新之后都会有一些新功能出现，或者有一些缺陷被修复。

使用warinings库来过滤掉功能警告即可

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

【问题记录】utureWarning: Function get_feature_names is deprecated； get_feature_names is deprecated in 1.0
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
09-24 962
【问题记录】utureWarning: Function get_feature_names is deprecated； get_feature_names is deprecated in 1.0。另附：算法面试题：解释并实现贪心算法，并给出一个具体的应用例子。贪心算法的基本思想、原理以及应用实例：找零钱问题。
ImportError: sys.meta_path is None, Python is likely shutting down报错，求助
weixin_44503616的博客
01-11 2128
Module implementing queues multiprocessing/queues.py Copyright © 2006-2008, R Oudkerk Licensed to PSF under a Contributor Agreement. all = [‘Queue’, ‘SimpleQueue’, ‘JoinableQueue’] import sys impo...
Python的Pandas库（一）基础使用
m0_59236127的博客
04-14 1114
Python开发实用教程Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。与NumPy十分类似的一点是，NumPy的核心是提供了数组结构，而Pandas 的核心是提供了两种数据结构： Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），特别是DataFrame，可以让开发人员可以像Excel一样灵活、方便的操作二维表格数据。Series 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引。它与此前学习的命名元组（collec
Passing non-integers as three-element position specification is deprecated since 3.3
聿默的博客
09-08 2975
0.环境 ubuntu16.04 matplotlib==3.3.1 1.matplotlib问题 plt.subplot(row_num, row_num, index) Passing non-integers as three-element position specification is deprecated since 3.3 and will be removed two minor releases later. 翻译： 从3.3开始，不推荐将非整数作为三元素位置规范传递，
FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation is deprecated and will be removed
07-15 2442
在学习Pandas过程中，碰到了下面的一个警告虽然说不是什么错误，但是看到这种警告就是让人不舒心。 这是我写的代码 #打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值 spirit = drinks.groupby('continent')['spirit_servings'].agg({"spirit_avg":'mean','spirit_max':'max','spirit_min':'min'}) 然后运行的时候出现下面警告 错误大致的意思是：未来警告：使用序列上的dict
解决导入pandas_datareader时报错：FutureWarning: pandas.util.testing is deprecated.
u012724887的专栏
07-08 3297
导入pandas_datareader库时报错，报错截图如下 根据以上报错提示，找到：D:\software\python\Lib\site-packages\pandas_datareader\compat\__init__.py文件，将第七行改成pandas.testing即可： 然后导入正常：
已解决FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated； get_feature_names is deprecated in 1.0 a
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努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
09-12 1万+
已解决FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead. warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
Python建模 --pandas速成
2303_79549479的博客
03-21 2825
如果在第六行输入的是 print(s[1]) 会显示报错。数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。/ array(数组)而在默认索引时,可以使用。/ index(索引)/ Series函数。
解决FutureWarning: .ix is deprecated.
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
02-07 4324
案例如下： import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] rows = ['row1','row2','row3']#行标签 columns = ['col1','col2','col3']#列标签 df = pd.DataFrame(data, index=rows, columns=columns) print df 1.loc函数...
pandas基本用法
HITzwx的博客
02-14 1873
【代码】pandas基本用法。
2025年2月24日（pandas_有剩余）
大家好，我叫林梦夕。
02-24 568
根据图片中的信息，代码t3[0,1]运行时触发了警告。
【Python】2.加密报错：Cython directive ‘language_level‘ not set, using 2 for now (Py2)
颜淡慕潇
10-13 8954
但是这种方法，对于文件多的项目来说，工作量也是巨大的，有没有其他的解决方案，目前还在调研中。解决方案：在你需要加密的py文件顶部加上。
python数据分析算法调用_利用python进行数据分析之数据规整化(二)
weixin_39990558的博客
11-25 560
7.3 数据转换还有一个重要操作就是 过滤、清理、以及其他的转换工作。7.3.1 移除重复数据DataFrame有时候会出现重复的行：In [27]: data=DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]})In [28]: dataOut[28]:k1 k20 one 11 one 12 one 23 two 34 two 3...
解决FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating`
pangsmao的博客
04-27 479
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from ._conv import re...
FutureWarning:解决方法
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05-12 4663
d:\软件\python3.8\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning。运行代码时候出现这样的警告信息，想解决它，一条代码搞定。
运行MambaAD过程中遇到的问题
qq_52291558的博客
12-25 693
【代码】运行MambaAD过程中遇到的问题。
Pandas 2.2 中文文档（八十五）
龙哥盟
06-28 1521
原文：pandas.pydata.org/docs/ 2.2.2 的新特性（2024 年 4 月 10 日） 原文：pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v2.2.2.html 这些是 pandas 2.2.2 的变化。请参阅发布说明获取包括其他版本的 pandas 在内的完整变更日志。 Pandas 2.2.2 现在与 numpy 2.0 兼容 Pandas 2.2.2 是与即将发布的 numpy 2.0 版本普遍兼容的第一个版本，且 pandas 2.2.2 的 whe
Warning (from warnings module): File "D:/python/yytest2025032201.py", line 435 if yy[4]=='111': FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]`
最新发布
03-24
<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在使用Python的Pandas库时遇到的FutureWarning问题。这个问题是关于Series.__getitem__方法将整数键作为位置索引的警告，用户希望找到替代解决方案，特别是使用iloc的例子。 首先，我要回忆一下Pandas的索引机制。Pandas的Series和DataFrame有两种主要的索引方式：基于标签的loc和基于位置的iloc。用户可能在使用类似s[1]这样的方式访问元素，而这里1被解释为标签而不是位置，尤其是在索引不是整数类型的情况下。未来的版本中，这种隐式的位置索引会被弃用，所以需要明确使用iloc来按位置访问。 接下来，我需要确认用户提到的具体错误信息。根据用户提供的引用[1]，当他们在第六行输入print(s[1])时，出现了FutureWarning，提示将来整数键会被视为标签，建议使用ser.iloc[pos]。同样，引用[2]中的例子也指出，使用t3[0,1]是错误的，应该用t3.iloc[0,1]。 我需要分步骤解释问题原因和解决方案。首先，说明警告的原因：Pandas正在改变整数索引的处理方式，避免歧义。然后，对比错误和正确的访问方式，给出具体的例子，比如将s[1]改为s.iloc[1]。同时，需要指出当Series的索引是整数时可能出现的混淆情况，例如索引本身是整数，用户可能误以为s[1]是位置索引，而实际上它是标签索引，这时候必须用iloc来避免错误。 此外，用户可能还关心如何处理现有代码中的类似问题，是否有批量修改的方法，或者如何检查代码中所有可能出现此警告的地方。不过根据用户的问题，可能只需要基本的解决方案和示例即可。 还需要注意，用户提供的引用[3]提到Pandas的入门设置，比如pd.set_option等，这可能与问题无关，但需要确认是否有其他相关设置影响索引行为。不过在这个问题中，主要关注的是索引方法的正确使用。 最后，总结解决方案，强调使用iloc进行位置访问，并提醒在索引为整数时的注意事项，确保用户理解何时使用loc和iloc。可能还需要提供一些常见的例子，帮助用户更好地理解如何修改他们的代码。</think>以下是解决Python中$Series.__getitem__$使用整数键作为位置的未来警告问题的分步指南： ### 问题原因 Pandas未来版本将不再支持用$s[1]$隐式按位置访问元素，整数键将被统一解释为标签索引。这是为了避免当索引本身是整数时出现的歧义性[^1][^2]。 ### 解决方案对比 | 错误方式 (将被弃用) | 正确方式 (推荐使用) | |---------------------|--------------------| | `s[1]` | `s.iloc[1]` | | `df[0,1]` | `df.iloc[0,1]` | | `series[[0,2]]` | `series.iloc[[0,2]]` | ### 具体操作步骤 1. **基础访问**： ```python # 错误方式（原代码） print(s[1]) # 触发警告 # 正确方式（修改后） print(s.iloc[1]) # 显式声明按位置访问 ``` 2. **切片操作**： ```python # 错误方式 s[0:3] # 正确方式 s.iloc[0:3] # 获取前三个元素 ``` 3. **多位置索引**： ```python # 错误方式 s[[0,2,4]] # 正确方式 s.iloc[[0,2,4]] # 选择第1、3、5个元素 ``` ### 特殊场景处理 当Series的索引本身就是整数时： ```python s = pd.Series([10,20,30], index=[5,6,7]) # 错误方式（实际在访问标签5） s[0] # KeyError # 正确方式（访问第0个位置） s.iloc[0] # 返回10 ``` ### 验证方法 可以通过检查索引类型确认是否需要调整： ```python print(s.index.dtype) # 若输出'int64'需特别注意 ``` [^1]: 如果在第六行输入的是 print(s[1]) 会显示报错FutureWarning... : 警告的原因是 t3[0,1] 这种语法在未来版本中将被弃用... [^3]: Python基础(Pandas)设置选项示例...
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