pandasのデータフレーム(df2)から必要な行列だけを抜き出すために、下記のような操作をした際に表示されるワーニングについて。

df2 = df.iloc[0:3201,:] 
#必要なデータだけ抜き出し
df2 = df2.astype(float)
#データ型変更:実数
df_index = df2.iloc[:,0]
df_alfa = df2.iloc[:,np.arange(1, 27, 3)]

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

ilocではなく、locで”カラム名で指定”を推奨していることなのでしょうか？
計算、グラフ作成は問題なくできているのですが、気になっております。

<質問追記2018/10/16>
magichansさんへ
プログラムを再度確認してみると、
上記ではなく下記のところで表示されているエラーのようです（すみません）。
次のような計算にすすみ、

index=df_alfa.index
ave = df_alfa.mean(axis=1) 
std = df_alfa.std(axis=1)

ここまで問題なし。
次の２行でをアクティブにするとエラーが表示されるとわかりました。

df_alfa["ave"] = ave
df_alfa["STD"] = std

平均と標準偏差を行毎に算出して、
その計算結果を元のデータフレームdf_alfaに追加するために、上記を行なっています。
その後、グラフ化へ。。

ここの指定の方法に問題ありますでしょうか？

Yasuhiroさんへ
<質問追記2018/10/16>
もともと読み込んだデータの一部の行列に"NaN"や"Int"が含まれていて、floatで読み込みたい数値がobjectになっていたため、NaNやIntの処理後に必要なデータ全体を一括float指定するために行った操作です。ここはオリジナルデータ(df2)を上書き変更していると思っておりましたが、コピーが生成されるということなのですね？オリジナルを上書きする方法はございますか？もしくは、

df3 = df2.astype(float)

と別名にした方が賢明？？　混同・思い違いを避けるために。

Yasuhiroさんへ
<質問追記2018/10/16 その２>
ありがとうございます。

df2 = df.iloc[0:3201,:] 
df2 = df2.astype(float)　#ここでコピーが作成される

df2 = df2.set_index(0)
df_alfa = df2.iloc[:,np.arange(1, 27, 3)]
df2["ave"] = df_alfa.mean(axis=1) 
df2["STD"] = df_alfa.std(axis=1)

についてですが、最終的には必要な列をピックアップした”df_alfa”に
、”df_alfa"のデータから算出した”ave”と”STD”の２列を追加して"df_alfa"を可視化
という流れが私のやりたいことなのですが、その場合、上記の最後の２行は、

df_alfa["ave"] = df_alfa.mean(axis=1) 
df_alfa["STD"] = df_alfa.std(axis=1)

と変更しても大丈夫ですか？
なんとなく不安なので、一旦、データフレーム外に算出して（書き出して）、
計算後にそれら２列を追加したのですが。
"平均と標準偏差の計算"と"２つの列の追加”の処理がぶつからないかと心配？？
もし、そうであれば（邪魔するのであれば）、

ave = df_alfa.mean(axis=1) 
std = df_alfa.std(axis=1)

として、その後

df_alfa["ave"] = ave
df_alfa["STD"] = std

と２段階で２列を追加した方が賢明？？
(10/16 20:00時点：こちらで上記についてプログラム走らせて確認した結果、２段階に分けてしないと計算結果が合いませんでした。)

そもそもここで、index,ave,stdを書き出したのは、後のmatplotlib.pyplotでの
データ可視化（グラフに表示させる）のために指定しました。

ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(index, ave)
ax.errorbar(index,ave,yerr=std,...)

ここで、pandasのDataFrame.plotを使えば、こんな指定は必要なく、
DataFrameの列名で指定できるので簡単なのですが...。
エラーバーの表示でpandasのplotで上手く行かない事があり..
この件は、別に質問あげる予定です。