Pandas: .loc не присваивает строку одного фрейма данных строке среза другого фрейма данных

У меня есть фрейм данных, как показано ниже, из которого я беру фрагмент под названием NDCSPart_df, используя NDCSPart_df = Register_df.iloc[:, :17]

Этот NDCSPart_df должен быть обновлен последним кадром данных NOTES_df с той же длиной столбца, но с другими значениями и с таким же или большим количеством строк.

Я сравниваю строку NDCSPart_df и NOTES_df, используя «MainDocID», чтобы определить любые изменения, и, если есть какие-либо изменения, строке в NDCSPart_df будет присвоено значение строки с тем же «MainDocID» в NOTES_df.

for i in ChangedDocumentIDDict.keys():    
    NDCSPart_df.loc[NDCSPart_df["MainDocID"]==i,:].update(NOTES_df.loc[NOTES_df["MainDocID"]==i,:])

который дает мне следующее предупреждение,

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:5516: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy self[col] = expressions.where(mask, this, that)

Точно так же я попробовал следующий код:

for i in ChangedDocumentIDDict.keys():
        NDCSPart_df.loc[NDCSPart_df["MainDocID"]==i,:]= NOTES_df.loc[NOTES_df["MainDocID"]==i,:]

с аналогичным предупреждением:

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:190: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy self._setitem_with_indexer(indexer, value) C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

Но меня беспокоит тот факт, что присваивание не выполняется с заполненными значениями NaN, которые должны иметь значения строки по индексу 78 из NOTES_df, как указано на втором снимке.

Я использую Python 3.7.3, pandas 0.24.2 и пробовал Python 3.6.6, pandas 0.23.4 с теми же результатами.

Мой вопрос:

1. Как я неправильно использую .loc?
2. Как я могу назначить строки NOTES_df на NDCSPart_df?