Pandas DataFrame修改单单元格集合时所有单元格同步更新问题

构建了一个所有单元格存储仅含元素"O"的集合的Pandas DataFrame，初始结构如下：

1    2    3    4
4  {O}  {O}  {O}  {O}
3  {O}  {O}  {O}  {O}
2  {O}  {O}  {O}  {O}
1  {O}  {O}  {O}  {O}

需求为将列表['A11\n', '\n', 'B21\n', '\n', 'P31\n']中的对应字母添加到指定坐标的单元格集合中，例如字母B需添加到索引为1、列名为2的单元格集合内。
使用的实现代码如下（代码中lines即为上述列表）：

for line in lines:   
    if line[0] == "A":
        width = int(line[1])
        height = int(line[2])
        board.at[height, width].add("A")

预期执行后仅索引为1、列名为1的单元格集合新增"A"元素，其余单元格保持{O}不变，预期结果如下：

1     2    3    4
4  {O}    {O}  {O}  {O}
3  {O}    {O}  {O}  {O}
2  {O}    {O}  {O}  {O}
1  {A,O}  {O}  {O}  {O}

实际运行后所有单元格的集合均新增了"A"元素，异常结果如下：

1       2       3       4
4  {A, O}  {A, O}  {A, O}  {A, O}
3  {A, O}  {A, O}  {A, O}  {A, O}
2  {A, O}  {A, O}  {A, O}  {A, O}
1  {A, O}  {A, O}  {A, O}  {A, O}

问题出在DataFrame的初始化逻辑：集合是Python可变引用类型，如果你初始化时使用了引用复制的写法（例如[{'O'}]*4、外层再嵌套列表乘法生成二维结构），会导致所有单元格存储的是同一个集合对象的内存引用，而非各自独立的集合实例。
此时调用board.at[height, width].add("A")修改的是这个全局共享的集合对象，所有单元格引用的都是同一个对象，自然会同步显示新增的"A"元素。

初始化DataFrame时，为每个单元格单独创建独立的集合实例，禁止用乘法批量复制可变对象的引用。

• 错误初始化写法（会触发该bug）：

# 列表乘法复制的是引用，所有单元格共享同一个集合
board = pd.DataFrame([[{'O'}]*4]*4, index=[4,3,2,1], columns=[1,2,3,4])

• 正确初始化写法：

# 两层循环逐单元格生成新的独立集合
board = pd.DataFrame(
    [[{'O'} for _ in range(4)] for _ in range(4)],
    index=[4,3,2,1],
    columns=[1,2,3,4]
)

按上述方式初始化后，再运行元素添加逻辑，即可得到预期的单单元格修改效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者programur