Python 用numpy数组替换数据帧的行

我有一个熊猫数据框，例如：

import sys
if sys.version_info[0] < 3: 
    from StringIO import StringIO
else:
    from io import StringIO

import pandas as pd

TESTDATA = StringIO("""col1;col2;col3
    (1,2);(3,4);(5,6)
    (7,8);(9,10);(11,12)
    (13,14);(15,16);(17,18)
    (19,20);(21,22);(23,24)
    """)

df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")

现在，假设有两行0和2，我希望用一个由零组成的numpy数组来替换，例如：

np.zeros((1,3,2))
"""array([[[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])"""

最后的结果是，对于第0行和第2行，我有元组0,0,0和0,0。有人能提出一种方法吗？

这将有效：

arr = np.zeros((1, 3, 2))
row = [tuple(t) for t in arr[0]]
df.loc[0] = row
df.loc[2] = row

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如何将np.zeros1,3,2中的6个值与一行中的6个值连接起来？有多种方法可以对齐两个结构，按行、按列等展平。

arr = np.zeros((1, 3, 2))
row = [tuple(t) for t in arr[0]]
df.loc[0] = row
df.loc[2] = row