Pandas如何为单列DataFrame多行赋值且不自动新增额外列

DataFrame自动新增列的核心原因是二维iloc赋值存在广播歧义：当你使用df.iloc[行切片, 列序号] = 值的写法时，pandas会优先尝试将右侧值按列对齐匹配，如果右侧值是可迭代类型、或维度判断出现偏差，就会自动创建新列来承载拆分后的值，不会默认你要给整段行切片赋同一个标量。
另外你贴出的代码里还有一个逻辑bug：office_time == 30分支中，你给60行长度的切片赋值，却只将tick累加30，会导致后续赋值范围重叠。

核心修复：单独提取目标列做赋值操作 #

不要用二维iloc同时筛选行和列赋值，提前把第0列提取为Series对象，后续所有行范围赋值都操作这个Series。因为Series是原DataFrame对应列的视图，修改会直接同步到原表，且永远不会触发新列创建：

# 提前锁定要操作的目标列
target_col = my_schedule.iloc[:, 0]

while tick < 540:
    # 判空逻辑也可以直接用target_col操作
    if target_col.iloc[(tick + 1):(tick + 121)].isnull().all():
        # 取choices返回列表的第一个元素，避免后续把列表当值传入
        next_space = random.choices(
            ['office', 'coffee', 'restroom'], 
            transitionmatrix.iloc[row, :]
        )[0]
        
        if next_space == 'office':
            office_time = random.choice([30, 60, 120])
            # 赋值长度和tick步长保持完全一致
            if office_time == 30:
                target_col.iloc[tick:(tick + 30)] = office_activity
                tick += 30
            elif office_time == 60:
                target_col.iloc[tick:(tick + 60)] = office_activity
                tick += 60
            elif office_time == 120:
                target_col.iloc[tick:(tick + 120)] = office_activity
                tick += 120

可选加固：避免意外加列 #

如果担心其他分支逻辑误操作新增列，可以在循环结束后增加一行校验，仅保留初始的第0列：

my_schedule = my_schedule[[0]]

按上述写法修改后，my_schedule的列数会永远保持为1，字符串只会被赋值到第0列的对应行范围内，不会出现值被复制到新列的问题。

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