使用REFPROP TPFLSHdll处理DataFrame列报错，求无循环解决方案

我有一个DataFrame对象data，其中包含data['T']和data['P']两列。调用TPFLSHdll函数时出现如下错误：

TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

相关代码：

import os
from ctREFPROP.ctREFPROP import REFPROPFunctionLibrary

# 连接Python与REFPROP库（自动读取路径）
RP = REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX'])
RP.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX'])

RP.SETUPdll(1, 'WATER.FLD', "HMX.BNC","DEF")

D, Dl, Dv, x, y, q, e, h, s, Cv, Cp, w, ierr, herr = RP.TPFLSHdll(data['T'], data['P'], [1])

之前遇到类似问题时，通过添加.values解决：

import os
from ctREFPROP.ctREFPROP import REFPROPFunctionLibrary

# 连接Python与REFPROP库（自动读取路径）
RP = REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX'])
RP.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX'])

RP.SETUPdll(1, 'WATER.FLD', "HMX.BNC","DEF")

D, Dl, Dv, x, y, q, e, h, s, Cv, Cp, w, ierr, herr = RP.TPFLSHdll(data['T'].values, data['P'].values, [1])

但现在添加.values后出现新错误：

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

请问有没有无需使用FOR循环的解决办法？

错误原因 #

当传入数组形式的温度（T）和压力（P）时，组分参数需要与T/P数组长度一致，而不是单元素列表[1]——函数会尝试将单元素列表与多维数组进行匹配，导致类型不兼容错误。

代码实现 #

只需将组分参数修改为与T/P同长度的数组即可，无需循环：

import os
import numpy as np
from ctREFPROP.ctREFPROP import REFPROPFunctionLibrary

# 连接Python与REFPROP库（自动读取路径）
RP = REFPROPFunctionLibrary(os.environ['RPPREFIX'])
RP.SETPATHdll(os.environ['RPPREFIX'])

RP.SETUPdll(1, 'WATER.FLD', "HMX.BNC","DEF")

# 生成与T/P同长度的组分数组（单组分场景下所有元素为1）
z = np.ones_like(data['T'].values)

# 调用TPFLSHdll进行批量计算
D, Dl, Dv, x, y, q, e, h, s, Cv, Cp, w, ierr, herr = RP.TPFLSHdll(data['T'].values, data['P'].values, z)

额外说明 #

如果需要更简洁的写法，也可以直接用np.ones(len(data['T']))生成组分数组，效果一致。这种方式利用了REFPROP底层函数的批量计算能力，完全不需要循环遍历每一行数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者niccolo_guazz