.ix（）总是比.loc（）和.iloc（）好，因为它速度更快，并支持整数和标签访问？
我正在学习Pythonpandas图书馆。 从R背景来看，索引和selectfunction似乎比他们需要的更为复杂。 我的理解是，.loc（）只是基于标签的，而.iloc（）只是基于整数的。
为什么我应该使用.loc（）和.iloc（）如果.ix（）更快并支持整数和标签访问？
请参考文档索引的不同select ，它明确指出何时以及为什么要使用.loc，.iloc over .ix ，这是关于明确的用例：
.ix支持基于混合整数和标签的访问。 它主要是基于标签的，但会回落到整数位置访问，除非对应的轴是整数types。 .ix是最通用的，它将支持.loc和.iloc中的任何input。 .ix也支持浮点标签scheme。 .ix在处理基于混合位置和标签的层次索引时特别有用。
但是，如果轴是基于整数的，则仅支持基于标签的访问而不支持位置访问。 因此，在这种情况下，最好是明确的使用.iloc或.loc。
希望这可以帮助。
2017年3月22日更新
感谢@Alexander的评论， Pandas将在0.20中弃用ix ，细节在这里 。
背后的强有力的原因之一是混合索引 – 位置和标签（有效地使用ix ）已成为用户问题的重要来源。
预计将迁移到使用iloc和loc而这是链接如何转换代码 。
