Как правильно заменить элемент в pd.Dataframe списком? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть простой кадр данных pandas:

Код: Выделить всё

test_df = pd.DataFrame(
{
0: [
"Setup",
"Dissection",
"Specimen Removal",
"Closure",
]
}
)

Я хочу заменить значения в столбце 0 значениями цвета, например:

Код: Выделить всё

colours = {
"Setup": [0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765, 1.0],
"Dissection": [0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392, 1.0],
"Specimen Removal": [
0.9686274509803922,
0.7137254901960784,
0.8235294117647058,
1.0,
],
"Closure": [0.6196078431372549, 0.8549019607843137, 0.8980392156862745, 1.0],
}

test_df.replace(colours)

Но при запуске выдается ошибка:

Код: Выделить всё

File ~/.venv/fastai/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/internals/blocks.py:729, in Block.replace(self, to_replace, value, inplace, mask, using_cow)
725 elif self._can_hold_element(value):
726     # TODO(CoW): Maybe split here as well into columns where mask has True
727     # and rest?
728     blk = self._maybe_copy(using_cow, inplace)
--> 729     putmask_inplace(blk.values, mask, value)
730     if not (self.is_object and value is None):
731         # if the user *explicitly* gave None, we keep None, otherwise
732         #  may downcast to NaN
733         blocks = blk.convert(copy=False, using_cow=using_cow)

File ~/.venv/fastai/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/array_algos/putmask.py:56, in putmask_inplace(values, mask, value)
54         values[mask] = value[mask]
55     else:
---> 56         values[mask] = value
57 else:
58     # GH#37833 np.putmask is more performant than __setitem__
59     np.putmask(values, mask, value)

ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 4 input values to the 1 output values where the mask is true

Что я делаю не так?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... ith-a-list