Eu gostaria de modificar alguns valores de uma coluna no meu DataFrame. No momento eu tenho umVisão de selecionar através do multi índice do meu originaldf (e modificar mudadf).

Aqui está um exemplo:

In [1]: arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'qux', 'qux', 'bar']),
                  np.array(['one', 'two', 'one', 'one', 'two', 'one']),
                  np.arange(0, 6, 1)]
In [2]: df = pd.DataFrame(randn(6, 3), index=arrays, columns=['A', 'B', 'C'])

In [3]: df
                  A         B         C
bar one 0 -0.088671  1.902021 -0.540959
    two 1  0.782919 -0.733581 -0.824522
baz one 2 -0.827128 -0.849712  0.072431
qux one 3 -0.328493  1.456945  0.587793
    two 4 -1.466625  0.720638  0.976438
bar one 5 -0.456558  1.163404  0.464295

Eu tento modificar uma fatia dedf para um valor escalar:

In [4]: df.ix['bar', 'two', :]['A']
Out[4]:
1    0.782919
Name: A, dtype: float64

In [5]: df.ix['bar', 'two', :]['A'] = 9999
# df is unchanged

Eu realmente quero modificarde várias valores na coluna (e como a indexação retorna um vetor, não um valor escalar, acho que isso faria mais sentido):

In [6]: df.ix['bar', 'one', :]['A'] = [999, 888]
# again df remains unchanged

Eu estou usando pandas 0.11. Existe uma maneira simples de fazer isso?

A solução atual é recriar o df de um novo e modificar os valores que eu quero. Mas não é elegante e pode ser muito pesado em um dataframe complexo. Na minha opinião, o problema deve vir de .ix e .loc não retornando uma visão, mas uma cópia.