将 numpy 数组分配给 pandas 数据框的特定单元格

Question

是否可以在单个 pandas 单元格中存储一个 numpy 数组？例如，假设我们有以下 df

import pandas as pd
import numpy as np
df= pd.DataFrame(np.nan, columns =["A","B","C"], index =np.arange(5))

可以如下设置特定单元格

df.ix[1,"A"]=2 # This works

但是，如果我尝试分配一个 numpy 数组，它会失败并出现 ValueError: setting an array element with a sequence. 异常。

df.ix[1,"A"]=np.arange(5) #This fails

有没有办法解决这个问题？有一个类似的solution on SO，它建议将值作为 numpy 数组作为列表传递，但在我的情况下似乎不起作用。

df.ix[1,"A"]=list(np.arange(5)) #This also fails

有什么建议吗？

Answer 1

将您的df设置为object，然后使用at

df=df.astype(object)
df.at[2, 'A']=np.arange(5).tolist()
df
Out[422]: 
                 A    B    C
0              NaN  NaN  NaN
1              NaN  NaN  NaN
2  [0, 1, 2, 3, 4]  NaN  NaN
3              NaN  NaN  NaN
4              NaN  NaN  NaN