Pandas: Сохранение dict в DataFrame не удается

Образец кода, пример с возможностью копирования и вставки, если это возможно

Оба приведенных ниже примера завершаются с одной и той же ошибкой.

df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['a', 'b'])

df.loc[0, 'a'] = dict(x=2)
df.iloc[0, 0] = dict(x=2)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-282-62f3ee5ff885> in <module>()
      1 # file_map.loc[file_no, 'Q_step_length'] = dict(a=1)
      2 df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['a', 'b'])
----> 3 df.iloc[0, 0] = dict(x=2)
      4 df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x[0] if not pd.isnull(x) else x)
      5 df

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __setitem__(self, key, value)
    177             key = com._apply_if_callable(key, self.obj)
    178         indexer = self._get_setitem_indexer(key)
--> 179         self._setitem_with_indexer(indexer, value)
    180 
    181     def _has_valid_type(self, k, axis):

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _setitem_with_indexer(self, indexer, value)
    603 
    604             if isinstance(value, (ABCSeries, dict)):
--> 605                 value = self._align_series(indexer, Series(value))
    606 
    607             elif isinstance(value, ABCDataFrame):

...\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _align_series(self, indexer, ser, multiindex_indexer)
    743             return ser.reindex(ax)._values
    744 
--> 745         raise ValueError('Incompatible indexer with Series')
    746 
    747     def _align_frame(self, indexer, df):

ValueError: Incompatible indexer with Series

Это работает, но помещает список в кадр данных

df[0, 'a'] = [dict(x=2)]

Можно получить dict прямо в кадре данных, используя очень неэлегантную конструкцию, подобную этой:

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x[0] if not pd.isnull(x) else x)

Описание проблемы

Поскольку в фрейме данных можно сохранить dict, попытка присваивания, как указано выше, не должна завершиться неудачей. Я знаю, что df.loc[...] = dict(...) будет присваивать значения в dict соответствующим столбцам, если они присутствуют (это задокументировано?) и имеет свои собственные проблемы, но это поведение не должно применяться при доступе единственное расположение фрейма данных

Ожидаемый результат

Фрейм данных с словарем внутри указанного местоположения.

Вывод pd.show_versions()