self.__datacontainer.iloc[-1]['c'] = value

import pandas, numpy
df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3),columns=list('ABC'))
df.iloc[-1]['C'] = 3

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

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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 warning



df = pd.DataFrame({'a': ['x', 'y', 'z'], 'c': ['t', 'u', 'v']})
df.iloc[-1]['c'] = 'f' # no warning



df = 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。

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更新

根据开发人员的预期，上述行为。