链索引
正如该站点上的文档和其他几个答案（[1]，[2]）所建议的那样，链索引被认为是不好的做法，应避免使用。
由于似乎没有一种优雅的方法来使用 基于整数位置的索引
（即
.iloc）进行分配而不违反链索引的规则（从pandas开始
v0.23.4），因此建议在任何时候都使用 基于标签的索引
（即
.loc）进行分配可能。
但是，如果您绝对需要按行号访问数据，则可以
df.iloc[-1, df.columns.get_loc('c')] = 42要么
df.iloc[[-1, 1], df.columns.get_indexer(['a', 'c'])] = 42
熊猫行为举止奇怪
根据我的理解，当您试图人为地再现错误时，绝对可以期待警告。
到目前为止，我发现它取决于数据帧的构造方式
df = pd.Dataframe({'a': [4, 5, 6], 'c': [3, 2, 1]})df.iloc[-1]['c'] = 42 # no warningdf = pd.Dataframe({'a': ['x', 'y', 'z'], 'c': ['t', 'u', 'v']})df.iloc[-1]['c'] = 'f' # no warningdf = pd.Dataframe({'a': ['x', 'y', 'z'], 'c': [3, 2, 1]})df.iloc[-1]['c'] = 42 # SettingWithCopyWarning: ...在
v0.23.4链分配方面，熊猫（至少）似乎对混合类型和单一类型数据帧的处理方式不同[3]
def _check_is_chained_assignment_possible(self): """ Check if we are a view, have a cacher, and are of mixed type. If so, then force a setitem_copy check. Should be called just near setting a value Will return a boolean if it we are a view and are cached, but a single-dtype meaning that the cacher should be updated following setting. """ if self._is_view and self._is_cached: ref = self._get_cacher() if ref is not None and ref._is_mixed_type: self._check_setitem_copy(stacklevel=4, t='referant', force=True) return True elif self._is_copy: self._check_setitem_copy(stacklevel=4, t='referant') return False
尽管我不确定这是否意外，但对我来说似乎真的很奇怪。
但是，还有一个老错误，其行为与此类似。
更新
根据开发人员的预期，上述行为。
