如何在Pandas DataFrame单元格中插入单元素列表

问题场景 #

现有如下DataFrame：

创建代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['Power', 'Duration'])
df['Power'] = [73, 3]
df['Duration'] = [[0]] * 2

目标是将Power=73对应的Duration单元格改为[1]，得到如下结果：

已尝试的无效操作 #

• 执行df.loc[df['Power']==73, 'Duration'] = [1]或df.loc[df['Power']==73, 'Duration'] = [[1]]，单元格被设为单个值1，而非预期的[1]
• 执行df.loc[df['Power']==73, 'Duration'] = [[[1]]]，单元格变成[[1]]，多了一层不必要的嵌套
• 执行df.loc[df['Power']==73, 'Duration'].iloc[0] = [1]，DataFrame无任何变化

可行解决方案 #

方案1：使用at方法直接赋值 #

at方法可以精准定位单个单元格，避免Pandas自动解析列表结构：

# 直接通过布尔索引赋值
df.at[df['Power'] == 73, 'Duration'] = [1]

# 或者先获取索引再赋值，更清晰
target_idx = df[df['Power'] == 73].index[0]
df.at[target_idx, 'Duration'] = [1]

方案2：用apply遍历行修改 #

通过apply配合lambda表达式，对符合条件的行单独设置值：

df['Duration'] = df.apply(
    lambda row: [1] if row['Power'] == 73 else row['Duration'],
    axis=1
)

方案3：用Series包装值后赋值给loc #

将目标列表包装成Series，指定对应索引，避免Pandas展开列表：

df.loc[df['Power'] == 73, 'Duration'] = pd.Series(
    [[1]], 
    index=df[df['Power'] == 73].index
)

问题原因 #

Pandas在处理loc赋值时，会默认将列表视为可迭代对象尝试展开为行数据。直接赋值[[1]]时，外层列表被当作行的容器，内层列表的元素会被提取为单元格值，导致最终得到单个1；而at方法、apply遍历或用Series包装赋值，能强制保留列表的结构，避免自动展开。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dlamp