有人能解释一下为什么在python的pandas中使用loc函数吗？请举例如下所示：

for i in range(0, 2):  for j in range(0, 3):    df.loc[(df.Age.isnull()) & (df.Gender == i) & (df.Pclass == j+1),            'AgeFill'] = median_ages[i,j]

回答：

这里推荐使用.loc，因为df.Age.isnull()、df.Gender == i和df.Pclass == j+1这些方法可能会返回数据框的视图或副本，这可能会使pandas感到困惑。

如果不使用.loc，你将连续调用这三个条件，这会导致一个称为链式索引的问题。然而，当你使用.loc时，你可以一步访问所有条件，pandas就不会再感到困惑了。

你可以在pandas文档中阅读更多关于此内容以及一些不使用.loc时操作会失败的示例。

简单的回答是，虽然你经常可以不使用.loc而直接输入（例如）

df['Age_fill'][(df.Age.isnull()) & (df.Gender == i) & (df.Pclass == j+1)] \                                                          = median_ages[i,j]

但你总是会得到SettingWithCopy警告，并且你的代码会因此变得稍微混乱一些。

根据我的经验，.loc花了我一段时间才理解，并且更新我的代码有点烦人。但它真的非常简单且直观：df.loc[row_index,col_indexer]。

欲了解更多信息，请参阅pandas文档中的索引和选择数据部分。