通过标签警告克服选择

df :

       col1   col2
   A    2       3
   B    4       5 
   E    6       7

new_df 使用selection by label查找我感兴趣的行 .loc 属性。 为了做到这一点,我所做的是:

new_df= df.loc[['A','B','C','D','E'],:]

       col1   col2
   A    2       3
   B    4       5 
   E    6       7
   C   Nan     Nan
   D   Nan     Nan

输出 Nan 中未出现的索引值的值

现在我已经将pandas更新为0.23,现在 FutureWarning

FutureWarning: 
Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

为了听从熊猫的建议,我根据熊猫的建议修改了代码行:

new_df=df.loc[df.index.intersection(['A','B','C','D','E'])]

然而,现在的问题是输出是:

乙4 5

我希望索引值不存在于 测向 出现在 新建\u df .

我有两个问题:

• 我如何克服这个问题,以获得所需的输出坚持熊猫的建议,并消除 未来警告 ?
• 做 未来警告 意味着从一天到另一天 KeyError