问题的原因是使用了错误的索引方法。在给定DataFrame中设置特定单元格的值时，使用了iloc方法，而正确的方法应该是使用loc方法。

解决方法是将iloc方法替换为loc方法，并提供正确的索引和列名。下面是正确的代码示例：

df.loc[index, 'COL_NAME'] = x

loc方法是基于标签的索引，而不是基于位置的索引。如果要基于位置进行索引，可以使用df.index来获取索引，并使用loc方法设置值。下面是基于位置的索引示例代码：

df.loc[df.index[0], 'COL_NAME'] = x

如果需要更多示例，可以复制并运行以下代码片段：

import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置特定单元格的值
index = 0
col_name = 'B'
new_value = 10
df.loc[index, col_name] = new_value
# 打印更新后的DataFrame
print(df)

希望这些信息对您有所帮助！

问题的出现原因是使用`.iloc`设置特定单元格的值时，如果数据框的索引是整数类型，可能会引起混淆。解决方法是使用`.ix`进行混合位置和索引的操作，但需要确保索引不是整数类型，否则会引起混淆。

在给定的例子中，首先创建了一个随机的数据框`df`，然后使用`.iloc`和`df.columns.get_loc`方法设置特定单元格的值。代码如下：

# .iloc with get_loc
# ===================================
df.iloc[0, df.columns.get_loc('col2')] = 100

这段代码将`df`的第一行、'col2'列的值设置为100。以下是设置后的结果：

      col1      col2
10  1.7641  100.0000
24  0.1440    1.4543
29  0.3131   -0.8541
32  0.9501   -0.1514
33  1.8676   -0.9773
36  0.7610    0.1217
56  1.4941   -0.2052
58  0.9787    2.2409
75 -0.1032    0.4106
76  0.4439    0.3337

接下来，文章中提到了如果索引是一些不连续的整数，并且使用`df.ix[0]`会引发错误的情况，可以尝试先使用`reset_index`方法重置索引，然后使用`df.loc[0, 'COL_NAME']`进行操作，这样不会引起混淆。

最后，文章中还提到了使用`.iloc`方法时的一个疑问，即`df.iloc[4:7,df.columns.get_loc("C")] = x`为什么会在原始的`df`中设置值，而不是返回一个副本。对此，作者回答说这是因为`.iloc`方法返回的是视图而不是副本，所以会直接在原始的`df`上进行修改。

使用`.iloc`和`df.columns.get_loc`方法可以精确地设置特定单元格的值，而使用`.ix`可以进行混合位置和索引的操作。如果索引是整数类型，可能会引起混淆，可以使用`reset_index`方法重置索引。同时，`.iloc`方法返回的是视图而不是副本，所以会直接在原始的数据框上修改。

问题出现的原因是因为在使用pandas DataFrame的iloc函数时，无法直接设置特定单元格的值。解决方法是使用at函数来设置特定单元格的值。

在DataFrame中，使用iloc函数可以根据索引位置来选择特定的行和列。例如，可以使用iloc[0, 1]来选择第一行第二列的单元格。然而，通过iloc函数无法直接设置单元格的值。

相反，可以使用at函数来设置特定单元格的值。at函数接受两个参数，第一个参数是行的索引位置，第二个参数是列的名称。例如，可以使用df.at[index, 'col_name'] = x来设置特定单元格的值。

使用at函数设置特定单元格的值比使用iloc函数更快，尤其是当需要设置多个单元格的值时。根据经验，使用at函数可以提高20倍的速度。

需要注意的是，使用at函数时不能使用负数作为行的索引位置。例如，df.at[-1, 'col_name'] = x会在DataFrame中添加一个新行，行的索引名称为-1。

总结起来，通过at函数可以很方便地设置DataFrame中特定单元格的值，并且可以提高代码的执行效率。不过需要注意不能使用负数作为行的索引位置。