如果我用单列创建数据框
a = pd.DataFrame({'x': [np.array([1,2,3,4]), np.array([1,2,3])]})
然后重新分配第一行的值
a.loc[0, 'x'] = a.loc[0, 'x']
a.loc[0, 'x']是没有变化的。一切都很好！
但是，如果我添加第二列
a = pd.DataFrame({'x': [np.array([1,2,3,4]), np.array([1,2,3])], 'y':[1,2]})
然后 a.loc[0, 'x'] = a.loc[0, 'x']引发错误：
valueerror：用iToserable设置
时必须具有相等的len键和值
有人可以解释我在这里做错了什么吗？我在这里找到了一个解决方案：即使用set_value代替LOC，但是我想知道为什么loc不起作用。
另外，这是否适合熊猫数据框架？我有一堆矢量x，我想与其他一些变量和索引相关联，并且数据框似乎是存储它们并在它们上运行操作的最佳方法(df.apply非常适合在这些方面进行批量执行操作数组！(。
您可以使用set_value：
a.set_value(0,'x',a.loc[0, 'x'])
Out[619]:
x y
0 [1, 2, 3, 4] 1
1 [1, 2, 3] 2