使用 loc 方法获取 DataFrame 的视图

我正在尝试使用以下方法获取 pandas 数据框的视图loc方法，但当我修改原始 DataFrame 时它没有按预期工作。
我想使用提取 DataFrame 的行/切片loc方法，以便当对 DataFrame 进行修改时，切片会反映更改。

让我们看一下这个例子：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID':np.arange(0,5,2), 'a':np.arange(3), 'b':np.arange(3)}).set_index('ID')
df
    a   b
ID      
0   0   0
2   1   1
4   2   2

现在我使用 loc 创建一个切片：

slice1 = df.loc[[2],]
slice1

    a   b
ID      
2   1   1

然后我修改原始的DataFrame：

df.loc[2, 'b'] = 9
df

    a   b
ID      
0   0   0
2   1   9
4   2   2

但不幸的是，我们的切片没有反映这种修改，因为我期望看到一个视图：

slice1
    a   b
ID      
2   1   1

我的期望：

    a   b
ID      
2   1   9

我发现一个丑陋的修复使用混合iloc and loc但我希望有更好的方法来获得我期望的结果。
感谢您的帮助。

免责声明：这不是答案。

我尝试测试如何覆盖链式赋值与 .loc 中的值，参考上面 @Quang Hoang 共享的 pandas 文档链接。

这是我尝试过的：

dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'),
   list('efgh'),
   list('ijkl'),
   list('mnop')],
   columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'],
   ['first', 'second']]))

df1 = dfmi['one']['second']
df2 = dfmi.loc[:, ('one', 'second')]

df1 和 df2 的输出：

0    b
1    f
2    j
3    n

迭代 1：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']
dfmi['one']['second'] = value

输出 df1：

0    z
1    x
2    c
3    v

迭代 2：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']
dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value

输出 df2：

0    z
1    x
2    c
3    v

新集合的分配正在改变这两种情况下的值。

文档说：

引用 1：“方法 2 (.loc) 比方法 1（链式 []）更受青睐”

引用2： “除了简单的情况之外，很难预测是否”getitem" （由链式选项使用）将返回一个视图或副本（这取决于数组的内存布局，pandas 对此不做任何保证），因此是否 "setitem“（由 .loc 使用）将修改 dfmi 或随后立即被抛出的临时对象。”

我无法理解上面的解释。如果 dfmi 中的值可以更改（在我的情况下）并且可能不会更改（如 Benoit 的情况），那么通过哪种方式获得结果？不确定我是否遗漏了一点。 寻求帮助