使用
.loc建议这里，因为这些方法
df.Age.isnull()，
df.Gender == i并且
df.Pclass ==j+1可返回该数据帧的切片的视图，或者可以返回副本。这会使大熊猫感到困惑。
如果不使用
.loc，最终会依次调用所有3个条件，这会导致一个称为 链索引
的问题。
.loc但是，当您使用时，只需一步即可访问所有条件，大熊猫不再困惑。
您可以
.loc在pandas文档中阅读有关此内容的更多信息，以及一些不使用时会导致操作失败的示例。
简单的答案是，尽管您通常可以不用使用
.loc而只需输入即可（例如）
df['Age_fill'][(df.Age.isnull()) & (df.Gender == i) & (df.Pclass == j+1)] = median_ages[i,j]
您将始终得到
SettingWithCopy警告，并且您的代码对此会有些混乱。
根据我的经验
.loc，我花了一些时间才得以解决，更新代码有点烦人。但它真的超级简单，非常直观：
df.loc[row_index,col_indexer]。
有关更多信息，请参见有关索引和选择数据的pandas文档。
