Применение функции к столбцу MultiIndex pandas.DataFrame

У меня есть MultiIndex pandas DataFrame, в котором я хочу применить функцию к одному из его столбцов и присвоить результат тому же столбцу.

In [1]:
    import numpy as np
    import pandas as pd
    cols = ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']
    df = pd.DataFrame(np.array(list('ABCDEFGHIJKLMNO'), dtype='object').reshape(3,5), index = list('ABC'), columns=cols)
    df.to_hdf('/tmp/test.h5', 'df')
    df = pd.read_hdf('/tmp/test.h5', 'df')
    df
Out[1]:
         One     Two     Three  Four    Five
    A    A       B       C      D       E
    B    F       G       H      I       J
    C    K       L       M      N       O
    3 rows × 5 columns

In [2]:
    df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([list('UUULL'), ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']])
    df['L']['Five'] = df['L']['Five'].apply(lambda x: x.lower())
    df
-c:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead 
Out[2]:
         U                      L
         One    Two     Three   Four    Five
    A    A      B       C       D       E
    B    F      G       H       I       J
    C    K      L       M       N       O
    3 rows × 5 columns

In [3]:
    df.columns = ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']
    df    
Out[3]:
         One    Two     Three   Four    Five
    A    A      B       C       D       E
    B    F      G       H       I       J
    C    K      L       M       N       O
    3 rows × 5 columns

In [4]:
    df['Five'] = df['Five'].apply(lambda x: x.upper())
    df
Out[4]:
         One    Two     Three   Four    Five
    A    A      B       C       D       E
    B    F      G       H       I       J
    C    K      L       M       N       O
    3 rows × 5 columns

Как вы можете видеть, функция не применяется к столбцу, я думаю, потому что я получаю это предупреждение:

-c:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead

Странно то, что эта ошибка возникает только иногда, и я не смог понять, когда это происходит, а когда нет.

Мне удалось применить функцию, разрезающую фрейм данных с помощью .loc, как рекомендовано в предупреждении:

In [5]:
    df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([list('UUULL'), ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']])
    df.loc[:,('L','Five')] = df.loc[:,('L','Five')].apply(lambda x: x.lower())
    df

Out[5]:
         U                      L
         One    Two     Three   Four    Five
    A    A      B       C       D       e
    B    F      G       H       I       j
    C    K      L       M       N       o
    3 rows × 5 columns

но я хотел бы понять, почему такое поведение происходит при выполнении нарезки, подобной диктовке (например, df['L']['Five']), а не при использовании нарезки .loc.

ПРИМЕЧАНИЕ: DataFrame взят из файла HDF, который не был мультииндексирован. Возможно, это причина странного поведения?

EDIT: я использую Pandas v.0.13.1 и NumPy v.1.8.0