Python 如何将屏蔽数据框列设置为列表列

如何从列表列表中将列中的某些单元格设置为列表，列表列表的长度与单元格数相同

运行我尝试的部分时，出现以下错误：

ValueError：在使用 恩达雷

下面用

desired

明确定义的我想要的数据帧如下所示：

   include   array
0     True  [1, 2]
1    False     NaN
2    False     NaN
3     True  [3, 4]
4    False     NaN

已尝试的代码：

将熊猫作为pd导入
#这就是我试过的
a=pd.DataFrame（{'include'：[True，False，False，True，False]}）
a、 loc[a['include']，'array']=[1,2]，[3,4]]
#这就是我想要的
所需=pd.DataFrame（{'include'：[True，False，False，True，False]，
'数组'：[[1,2]，np.nan，np.nan，[3,4]，np.nan]}）

不太清楚您想做什么，但您可以将其转换为一个

pandas.Series

，并对索引进行所有标记：

a.loc[a['include'], 'array'] = pd.Series([[1, 2], [3, 4]], index=[0, 3])

print(a)
   include   array
0     True  [1, 2]
1    False     NaN
2    False     NaN
3     True  [3, 4]
4    False     NaN

要使索引的分配保持通用而非硬编码，请使用：

a.loc[a['include'], 'array'] = pd.Series([[1, 2], [3, 4]], a[a['include']].index)

---

不完全确定您想要做什么，但您可以将其转换为一个

pandas.Series

，并对索引进行allign：

a.loc[a['include'], 'array'] = pd.Series([[1, 2], [3, 4]], index=[0, 3])

print(a)
   include   array
0     True  [1, 2]
1    False     NaN
2    False     NaN
3     True  [3, 4]
4    False     NaN

要使索引的分配保持通用而非硬编码，请使用：

a.loc[a['include'], 'array'] = pd.Series([[1, 2], [3, 4]], a[a['include']].index)