是否有一种通用、有效的方法可以将值分配给panda中DataFrame的子集？我有数百行和列可以直接访问，但我还没有弄清楚如何在不迭代每一行、每一列的情况下编辑它们的值。例如：
In [1]: import pandas, numpy
In [2]: array = numpy.arange(30).reshape(3,10)
In [3]: df = pandas.DataFrame(array, index=list("ABC"))
In [4]: df
Out[4]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
B 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
C 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
In [5]: rows = ['A','C']
In [6]: columns = [1,4,7]
In [7]: df[columns].ix[rows]
Out[7]:
1 4 7
A 1 4 7
C 21 24 27
In [8]: df[columns].ix[rows] = 900
In [9]: df
Out[9]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
B 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
C 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
我相信这里发生的事情是，我得到的是副本而不是视图，这意味着我无法分配给原始DataFrame。这是我的问题吗？编辑这些行x列的最有效方法是什么（最好是按速度编辑，因为DataFrame可能会占用大量内存）？
此外，如果我想用形状正确的DataFrame替换这些值，该怎么办？
在赋值表达式中使用loc（=表示它与视图或副本无关！）：
In [11]: df.loc[rows, columns] = 99
In [12]: df
Out[12]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A 0 99 2 3 99 5 6 99 8 9
B 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
C 20 99 22 23 99 25 26 99 28 29
如果您使用的是0.11之前的版本，则可以使用.ix
如@Jeff评论：
这是一个赋值表达式（请参阅文档的"使用ix进行高级索引"部分），不返回任何内容（尽管有些赋值表达式会返回内容，例如
.at和.iat）。
df.loc[rows,columns]可以返回视图，但通常是副本。令人困惑，但这样做是为了提高效率。底线：使用
ix、loc、iloc设置（如上所述），并且不修改副本。
请参阅文档的"查看与复制"部分