這個問題，我是在用Pandas處理數據的時候用的

這個連接是我遇到這個問題的詳細解析。這篇文章，做的其實是對這一小塊的深入挖掘。
當時遇到了這樣的問題。
我想要把滿足特定條件的dataframe的每一個的元素都賦值為一個同一個可迭代的對象， 但是，這里就出現了問題了。這里的賦值機制會使得在賦值的過程中，迭代的放置。

• 機智的人可能會想了。如果我用一個二重的可迭代對象。比如列表的列表。但其實這兩種做法，雖然有些時候有效，但是對于pandas大dataframe的處理的情況，卻不是這樣的。
• 這就很迷惑了，明明這么有趣的方法居然用了。這該多可惜。

我用的是Python3.5
下面看下這個東西該如何解決。

import pandas as pdif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})print(df)df.loc[df.AAA >= 3, 'CCC'] = frozenset((1, 2))print(df)

通過這個代碼就可以解決這個問題了。
重點是標題中我已經談到的fronzenset這個函數。
大家可以通過對于輸出的考察，就可以看到了~

AAA BBB CCC 0 0 a a 1 1 b 12 2 2 c 1.2 3 3 d [alist] 4 4 e (1, 2)AAA BBB CCC 0 0 a a 1 1 b 12 2 2 c 1.2 3 3 d (1, 2) 4 4 e (1, 2)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的不允许一个迭代的对象自己接着迭代下去（Python）【fronzenset】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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