我正在为某些ML构建一个熊猫数据框。 X数据框的日期索引由我各种数据文件中的所有现有日期组成：
all_index=set()
for table in data:
for date in table.index.values:
all_index.add(date)
然后，在要合并我拥有的每个数据的地方构造数据变量：
temp2= np.empty((len(all_index),1,))
temp2[:]=np.nan
X=pd.DataFrame(temp2, all_index)
而且，当然，现在我想用数据填充它（数据是1 DF，稍后，它将是DF的列表）：
for i in X.index.values:
for j in data[0].index.values:
if(j==i):
X.at[i, 0] = data['Column Name'][i]
错误是：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-73-73562c8b1e98> in <module>
8 #X[i]=data[0]['BCH-USD'][i]
9 elem = data[0]['BCH-USD'][str(i)]
---> 10 X.at[i, 0] = elem
11 #print(X[0][i])
12 print(data[0]['BCH-USD'][i])
~\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __setitem__(self, key, value)
2157 key = list(self._convert_key(key, is_setter=True))
2158 key.append(value)
-> 2159 self.obj._set_value(*key, takeable=self._takeable)
2160
2161
~\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _set_value(self, index, col, value, takeable)
2580 series = self._get_item_cache(col)
2581 engine = self.index._engine
-> 2582 engine.set_value(series._values, index, value)
2583 return self
2584 except (KeyError, TypeError):
pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.set_value()
pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.set_value()
pandas/_libs/src\util.pxd in util.set_value_at()
pandas/_libs/src\util.pxd in util.set_value_at_unsafe()
ValueError: setting an array element with a sequence.
我试过了
由于不建议使用set_value，因此此错误很奇怪。而文档页面说使用.at。 .at使用set_value ...
我也尝试查看变量类型type（data ['Column Name'] [i]）->它是float64
我也尝试使用pd.is_numeric进行转换。同样的错误
我尝试在循环中打印出data ['Column Name'] [i]，没有错误。如果我尝试打印X，也没有错误。
如果我尝试不循环：X.at ['2018-11-24'，0] =数据['列名'] [0]
有用...
我希望得到：
一个DataFrame，其中所有csv文件中的所有日期都作为索引，列为csv文件中的值（如果有）。如果不可用，则为nan。
参考方案
该错误可能是由于您正在使用链索引这一事实，您应该避免这种情况。尝试使用：
for i in X.index.values:
for j in data[0].index.values:
if(j==i):
X.at[i, 0] = data['Column Name'].at[i]
另外，请参阅此文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html
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