在早期版本的Pandas库中，.ix函数被用于基于标签和整数位置进行数据访问和操作。然而，在较新的版本中（从Pandas 0.20.0开始），.ix函数已被弃用，并建议使用.loc和.iloc函数来替代。

在较新版本的Pandas中，.loc和.iloc函数提供了更清晰和一致的方法来进行基于标签和整数位置的数据选择和操作。这两个函数的作用如下：

1. .loc：基于标签（行和列的标签）进行访问和操作数据。可以使用标签进行切片、选择特定行或列、进行布尔索引等。

2. .iloc：基于整数位置（行和列的索引）进行访问和操作数据。可以使用整数位置进行切片、选择特定行或列、进行布尔索引等。

下面是一些示例，展示了.loc和.iloc的用法：

python">import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 使用.loc进行基于标签的数据选择
print(df.loc['X'])  # 选择标签为'X'的行
print(df.loc[:, 'A'])  # 选择'A'列的所有值
print(df.loc['Y', 'B'])  # 选择标签为'Y'的行和'B'列的交叉点的值

# 使用.iloc进行基于整数位置的数据选择
print(df.iloc[0])  # 选择第一个行的所有值
print(df.iloc[:, 1])  # 选择第二列的所有值
print(df.iloc[1, 2])  # 选择第二行和第三列的交叉点的值

请注意，在最新版本的Pandas中，.ix函数已被弃用，因此在编写新代码时，请使用.loc和.iloc函数来代替.ix函数，以确保代码的兼容性和可读性。