python熊猫：如何避免链式赋值

我有一个包含两列的数据框：x和value。 我想找到x==10的所有行，为所有这些行设置value=1000。我尝试了下面的代码，但得到警告

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.

我知道我可以通过使用.loc或.ix来避免这种情况，但我首先需要找到满足x==10条件的所有行的位置或索引。有没有更直接的方法

谢谢

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame()
df['x']=np.arange(10,14)
df['value']=np.arange(200,204)


print df

df[ df['x']== 10 ]['value'] = 1000 # this doesn't work

print df

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您应该使用

loc

来确保您正在处理视图，在您的示例中，以下内容将起作用，并且不会发出警告：

df.loc[df['x'] == 10, 'value'] = 1000

因此，一般形式是：

df.loc[<mask or index label values>, <optional column>] = < new scalar value or array like>

df.loc[，]=<新的标量值或类似数组>

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突出显示了错误，还有一个问题，假设某些函数文档比较稀疏，请随意提交改进。

很抱歉，使用推荐的

df.loc[df['x']==10，'value']=1000有什么问题？

？谢谢，我没有意识到这是一个选项。也许只是我，也许是因为我太习惯SQL，也太不熟悉Pandas，但我仍然发现一些SQL中平淡无奇的任务在Pandas中很混乱，文档也不是很清楚，它们非常清楚，警告是要告诉你，你正在做的事情可能不起作用，我一点也不清楚。熊猫文档与商业产品（如Matlab）之间没有可比性。例如，如果您在文档中查找Pandas.DataFrame.loc，则语法解释非常简短。它指向按标签选择，但即使在那里我也找不到像你上面发布的那样的例子。有一个“与sql的比较”部分，但也没有您的示例，“更新”部分为空。PS如果您将其作为答案发布，我将接受它