title: Set dataframe row value to a numpy array value
body: <p><em><strong>Edited version of original post</strong></em></p>
  <p>I have a dataframe that's entirely populated with NaN. Specifically:</p>
  <pre><code>print(histPrice['Allocation %'])
  
  [Output]: 
   Symbols    SPY  GLD  TLT   MA   QQQ      TIP
  Date                                         
  2019-11-01  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-31  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-30  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-29  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-28  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-25  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-24  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-23  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-22  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-21  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  2019-10-18  NaN  NaN  NaN   NaN  NaN      NaN
  </code></pre>
  <p>I have the following <code>numpy</code> array:</p>
  <pre><code>x = np.array([0.1,0.3,0.2,0.1,0.1,0.2])
  </code></pre>
  <p>I tried assigning the array to 2019-10-30 row by:</p>
  <pre><code>histPrice['Allocation %'].iloc[2] = x 
  </code></pre>
  <p>as well as</p>
  <pre><code>histPrice['Allocation %'].iloc[2,:] = x
  </code></pre>
  <p>Yet, both result in:</p>
  <pre><code>print(histPrice['Allocation %'].iloc[2])
  
  [Output]: 
   Symbols
  SPY       NaN
  GLD       NaN
  TLT       NaN
  MA        NaN
  QQQ       NaN
  TIP       NaN
  Name: 2019-10-30 00:00:00, dtype: float64 
  </code></pre>
  <p>I'm baffled as to why it's still outputting <code>NaN</code>. Any help would be greatly appreciated.</p>