如何为datetime.date索引的Pandas DataFrame设置行值并解决赋值报错？

问题背景 #

现有如下Pandas DataFrame，索引为datetime.date类型，需要将最后一行设置为NaN值：

EURGBP  EURCAD    GBPEUR    GBPCAD
date                                           
2018-06-22  0.87663  1.5459  1.140732  1.763458
2018-06-25  0.88040  1.5542  1.135847  1.765334
2018-06-26  0.88160  1.5549  1.134301  1.763725
2024-05-06  0.55550  0.4444  1.800180  0.800000

尝试通过链式索引赋值时出现错误：

df['EURGBP'].iloc[3] = 'NAN'
df['EURCAD'].iloc[3] = 'NAN'

第二条命令抛出：

pandas.core.common.SettingWithCopyError: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

正确解决方法 #

方法1：通过索引直接设置整行值 #

利用索引定位目标行，直接赋值为NaN（推荐使用np.nan或pd.NA，而非字符串'NAN'）：

import numpy as np
# 也可使用 pd.NA 替代 np.nan
df.loc[pd.Timestamp("2024-05-06")] = np.nan

方法2：通过iloc定位最后一行（更通用） #

无需指定具体日期，直接定位最后一行：

df.iloc[-1] = np.nan

方法3：单独设置指定列的行值 #

如果只需要修改部分列，用loc同时指定索引和列名：

df.loc[pd.Timestamp("2024-05-06"), ['EURGBP', 'EURCAD']] = np.nan

错误原因说明 #

之前的链式索引df['EURCAD'].iloc[3]属于两次切片操作：先取出EURCAD列（可能返回原DataFrame的副本），再通过iloc定位行。修改副本不会同步到原DataFrame，因此Pandas抛出SettingWithCopyError警告。而loc/iloc是直接从原DataFrame定位元素，避免了副本问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21641220