将元组添加到 pandas 数据框的特定单元格

正当我以为我已经掌握了 Python 和 Pandas 的窍门时，另一个看似简单的问题出现了。我想将元组添加到 pandas 数据框的特定单元格。这些元组需要根据数据框中其他单元格的内容即时计算 - 换句话说，我无法轻松地提前计算所有元组并将它们添加为单个数组。

作为示例，我定义了一个包含一些数据的数据框并添加了几个空列：

import pandas as pd
import bumpy as np
tempDF = pd.DataFrame({'miscdata': [1.2,3.2,4.1,2.3,3.3,2.5,4.3,2.5,2.2,4.2]})
tempDF['newValue'] = np.nan
tempDF['newTuple'] = np.nan

我可以滚动浏览“newValue”列的每个单元格并添加整数值，不会出现问题：

anyOldValue = 3.5
for i in range(10):
    tempDF.ix[(i,'newValue')] = anyOldValue

print tempDF

但是，如果我尝试添加元组，我会收到一条错误消息：

anyOldTuple = (2.3,4.5)
for i in range(10):
    tempDF.ix[(i,'newTuple')] = anyOldTuple

print tempDF

我收到了几条错误消息，包括：

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

…and…

ValueError: setting an array element with a sequence.

我确信我已经在单元格中看到了带有元组（或列表）的数据框 - 不是吗？任何如何使该代码正常工作的建议将不胜感激。

您可以使用set_value:

tempDF.set_value(i,'newTuple', anyOldTuple)

还要确保该列不是浮动列，例如：

tempDF['newTuple'] = 's' # or set the dtype

否则你会得到一个错误。