Julia DataFrame逐行广播触发DataFrameRow ArgumentError报错咨询

向DataFrame整列添加向量时，直接使用广播操作可正常运行。但循环遍历DataFrame的所有行，再尝试对行维度的列集合执行广播操作时，会抛出如下错误：

ArgumentError: broadcasting over DataFrameRows is reserved

最小复现代码 #

d = DataFrame()

# 定义列名列表
columnlist = [:a, :b, :c, :d]

# 初始化每列为长度10的全0向量
for col in columnlist
    d[!, col] = zeros(10)
end

# 整列广播加1：可正常运行
d[!, columnlist] .+= ones(10)

# 逐行操作：触发上述错误
for row in 1:nrow(d)
    dfrow = d[row, :]
    dfrow[columnlist] .+= ones(4)
end

# 另一种逐行写法：同样触发错误
for row in 1:nrow(d)
    d[row, columnlist] .+= ones(4)
end

运行环境：Ubuntu 20.04.4、Julia 1.7.2、DataFrames v1.3.4。核心疑问点：

• 该现象是预期行为还是程序Bug
• 是否存在用法疏漏
• 如何对DataFrameRow的所有列执行类广播操作
  （注：已知Julia是列优先语言，但由于业务逻辑需要逐行执行带I/O的重型插值计算，按行处理逻辑更顺畅）

• 该现象是预期设计，不是Bug。DataFrames.jl刻意保留了DataFrameRow的广播接口、禁止直接使用，核心原因是DataFrame是列存储结构，DataFrameRow是关联原数据的行视图，放开广播很容易引发维度匹配歧义、意外触发全表拷贝等不符合用户预期的行为，因此直接抛出错误引导用户使用更明确的写法。
• 原写法确实不符合该版本DataFrames.jl的使用规范，问题出在直接对行切片对象调用广播赋值操作。
• 逐行操作的正确实现方式可根据场景选择：
  1. 简单值替换场景：不需要使用广播，直接赋值即可

  for row in 1:nrow(d)
      d[row, columnlist] = ones(4)
  end
  

  2. 需要逐元素做运算的场景：先将行值取出转为普通数组完成广播运算，再写回原DataFrame，避免触发DataFrameRow的广播限制

  for row in 1:nrow(d)
      row_val = Vector(d[row, columnlist])
      d[row, columnlist] = row_val .+ ones(4)
  end
  

  3. 带重型I/O、插值计算的逐行处理场景：推荐使用eachrow遍历，逐列赋值写入结果，无额外性能损耗

  for row in eachrow(d)
      # 此处执行自定义I/O、插值计算逻辑，得到长度与columnlist匹配的结果向量
      calc_res = ones(4) # 替换为实际计算结果
      for (col, val) in zip(columnlist, calc_res)
          row[col] = val
      end
  end
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者niltsz