一、pandas對整列賦值
這個比較正常，一般直接賦值就可以:
x = pd.dataframe()
x['a'] = ['10', '11', '12', '13', '14']
二、pandas對非整列賦值
1、用單個值賦值
x = pd.dataframe()
index = x['a'].isbmncvina()
x[index]['a'] = 100
是不是很奇怪，沒有賦值成功！！
2、用多個值賦值
x = pd.dataframe()
index = x['a'].isna()
x[index] = [100, 200]
報錯了！！提示說，要用.loc賦值，那我們試一下。
3、.loc賦值
x = pd.dataframe()
index = x['a'].isna()
x.loc[index, ['a']] = [100, 200]
報錯，這是因為shape原因。
x.loc[index, ['a']] = [['100'], ['200']]
三、用資料的另外一列賦值
1、錯誤方式
x = pd.dataframe()
index = x['a'].isna()
x.loc[index, ['a']] = x.loc[index, ['b']]
正確方式
x = pd.dataframe()
index = x['a'].isna()
x.loc[index, ['a']] = x.loc[index, ['b']].copy().values.tolist()
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