Python &引用；ValueError:使用序列“设置数组元素”；指定图中点的邻域的平均值

我有一个numpy数组，其中包含5个点的坐标（X，Y，Z）：

Coordinates = np.array([[1000, 1000,10],[1003, 1003,10],[1004, 1004,10],[1002, 1002,10],[1001, 1001,10]])

d = {"Values": [0.25, 0.24,0.23,0.3,0.22]}
df = pd.DataFrame(data=d)

另一方面，我有一个Pandas数据框，其中包含这5个点中每个点的变量值：

Coordinates = np.array([[1000, 1000,10],[1003, 1003,10],[1004, 1004,10],[1002, 1002,10],[1001, 1001,10]])

d = {"Values": [0.25, 0.24,0.23,0.3,0.22]}
df = pd.DataFrame(data=d)

通过树球_邻域，我得到半径2m内每个点的邻域索引：

treeBall_Neighbors = sklearn.neighbors.BallTree(Coordinates, leaf_size=2)
indices_Neighbors=treeBall_Neighbors.query_radius(Coordinates[:], r=2)

最后，我想将每个点的相邻点的平均值添加到数据帧中：

df["Neighbors_Values"]=df["Values"].iloc[indices_Neighbors.tolist()[:]].mean()

但遗憾的是，我得到了一个错误“ValueError：用序列设置数组元素”。我得到的唯一部分解决方案仅适用于第一行：

df["Neighbors_Values"]=df["Values"].iloc[indices_Neighbors.tolist()[0]].mean()

你知道我如何在没有循环的情况下获得其他值吗？最终结果应如下所示：

   Values  Neighbors_Values
0    0.25             0.235
1    0.24             0.256667
2    0.23             0.235
3    0.30             0.253333
4    0.22             0.256667

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最后，我用以下代码（使用函数和lambda）解决了问题：