Pandas多层索引DataFrame修改值不生效原因及正确操作咨询

• 你的操作属于链式索引赋值，第一次执行df.loc["f1","fm1"]时，pandas返回的是对应行的Series副本而非原DataFrame的视图，后续对这个副本执行.loc["k"]=-999的修改只会作用在临时副本上，不会同步到原始的df，所以查询原数据时还是旧值。
• 这种行为是pandas的设计机制导致的，链式操作无法保证返回对象是视图还是副本，修改副本自然不会对原数据生效，部分场景下pandas还会抛出SettingWithCopyWarning警告提醒这类风险。

不要拆分两次.loc调用，把行索引、列选择都放在同一个.loc操作里完成一次定位，示例代码如下：

# 多级行索引用元组包裹，直接指定对应行+对应列，修改直接作用在原df
df.loc[("f1", "fm1"), "k"] = -999

修改后再查询df.loc[("f1", "fm1"), "k"]就会返回你设置的-999。

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