如何在具有不同数据类型的未初始化列上使用set_value？

Question

我想知道set_value的以下行为。假设我有一个这样的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(index=list("ABC"))

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [A, B, C]

我现在为其添加值，例如

df.set_value('A', 'col_1', np.nan)
df.set_value('B', 'col_1', 10)

它工作正常，但是，当我添加一个字符串

时它会崩溃

df.set_value('C', 'col_1', 'test')

  

ValueError：无法将字符串转换为float：test

然而，当我使用.loc

时，同样的效果非常好

df2 = pd.DataFrame(index=list("ABC"))
df2.loc['A', 'c1'] = np.nan
df2.loc['B', 'c1'] = 10
df2.loc['C', 'c1'] = 'test'

当我将set_value与初始化列（此处为：c_1）一起使用时：

df3 = pd.DataFrame(index=list("ABC"), columns=['c_1'])
df3.set_value('A', 'c_1', np.nan)
df3.set_value('B', 'c_1', 10)
df3.set_value('C', 'c_1', 'test')

为什么第一种方法失败而其他方法有效？什么是使第一种方法有效的最简单方法？