使用loc更新数据框python pandas

我有一个具有列结构的pandas数据框（df）：

month a b c d

此数据框具有例如1月，2月，3月，4月的数据。A，B，C，D是数字列。对于2月，我想重新计算A列并在数据框中更新它，例如，对于month = Feb，A = B + C + D

我使用的代码：

 df[df['month']=='Feb']['A']=df[df['month']=='Feb']['B'] + df[df['month']=='Feb']['C'] + df[df['month']=='Feb']['D'] 

该命令没有错误，但是没有更改2月份的A列中的值。在控制台中，它给出了以下消息：

试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。
尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value

我尝试使用.loc，但是现在我正在使用的数据框已经使用过.reset_index()，因此我不确定如何设置索引和使用.loc。我遵循文档，但不清楚。你能帮我吗？这是一个示例数据框：

 import pandas as pd import numpy as np
 dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 

我想更新说一个日期：2000-01-03。我无法提供数据片段，因为它是实时数据。

从警告中可以看出，您应该使用loc[row_index, col_index]。子集数据时，您将获得索引值。您只需要传递row_index，然后使用逗号col_name即可：

df.loc[df['month'] == 'Feb', 'A'] = df.loc[df['month'] == 'Feb', 'B'] + df.loc[df['month'] == 'Feb', 'C'] + df.loc[df['month'] == 'Feb', 'D']