Pythonにおいて１重と２重の角かっこは型は同じでも処理によってはエラーとなってしまう問題について

Question

前提・実現したいこと

過去の質問
複数の試行から得られたデータの標準偏差と標準誤差を求める方法についてでいただいた回答に沿って、
基礎統計量を求めるコードを実行しましたが、１重と２重の角かっこで定義されるリストにおいて
処理結果が異なるという問題があります。

発生している問題・エラーメッセージ

２重角かっこの場合は以下のエラーが出て、基礎統計量を求められません。
２重角かっこのリストは、外部からデータを読み込んでリストに入れているので生成されるようです。

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-3ac682c254fa> in <module>()
----> 1 print(df.describe())

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in describe(self, percentiles, include, exclude)
   5266             data = self.select_dtypes(include=include, exclude=exclude)
   5267 
-> 5268         ldesc = [describe_1d(s) for _, s in data.iteritems()]
   5269         # set a convenient order for rows
   5270         names = []

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in <listcomp>(.0)
   5266             data = self.select_dtypes(include=include, exclude=exclude)
   5267 
-> 5268         ldesc = [describe_1d(s) for _, s in data.iteritems()]
   5269         # set a convenient order for rows
   5270         names = []

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in describe_1d(data)
   5249                 return describe_numeric_1d(data)
   5250             else:
-> 5251                 return describe_categorical_1d(data)
   5252 
   5253         if self.ndim == 1:

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in describe_categorical_1d(data)
   5223         def describe_categorical_1d(data):
   5224             names = ['count', 'unique']
-> 5225             objcounts = data.value_counts()
   5226             count_unique = len(objcounts[objcounts != 0])
   5227             result = [data.count(), count_unique]

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/base.py in value_counts(self, normalize, sort, ascending, bins, dropna)
    949         from pandas.core.algorithms import value_counts
    950         result = value_counts(self, sort=sort, ascending=ascending,
--> 951                               normalize=normalize, bins=bins, dropna=dropna)
    952         return result
    953 

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/algorithms.py in value_counts(values, sort, ascending, normalize, bins, dropna)
    376     else:
    377         # ndarray path. pass original to handle DatetimeTzBlock
--> 378         keys, counts = _value_counts_arraylike(values, dropna=dropna)
    379 
    380         from pandas import Index, Series

/Users/username/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/algorithms.py in _value_counts_arraylike(values, dropna)
    444         values = _ensure_object(values)
    445         mask = isnull(values)
--> 446         keys, counts = htable.value_count_object(values, mask)
    447         if not dropna and mask.any():
    448             keys = np.insert(keys, 0, np.NaN)

pandas/hashtable.pyx in pandas.hashtable.value_count_object (pandas/hashtable.c:21322)()

pandas/hashtable.pyx in pandas.hashtable.value_count_object (pandas/hashtable.c:21057)()

TypeError: unhashable type: 'list'

該当のソースコード

２重角かっこの場合

import numpy as np
import pandas as pd

import numpy as np
import pandas as pd
A= pd.read_table(“data.txt", header=None)
AA = A.values.tolist()
#BB~EEまで省略

AA = [[2,5,6,6,8,9,9,10]]
BB = [[2,5,6,6,8,8,10,16]]
CC = [[1,2,4,5,7,13,15,13]]
DD = [[3,5,6,7,9,10,10,11]]
EE = [[3,5,8,10,11,12,13,10]]
df = pd.DataFrame({'AA':AA, 'BB':BB, 'CC':CC, 'DD':DD, 'EE':EE})

１重角かっこの場合

import numpy as np
import pandas as pd
A = [2,5,6,6,8,9,9,10]
B = [2,5,6,6,8,8,10,16]
C = [1,2,4,5,7,13,15,13]
D = [3,5,6,7,9,10,10,11]
E = [3,5,8,10,11,12,13,10]
df = pd.DataFrame({'A':A, 'B':B, 'C':C, 'D':D, 'E':E})
print(df.describe())
#               A          B          C          D          E
#count   8.000000   8.000000   8.000000   8.000000   8.000000
#mean    6.875000   7.625000   7.500000   7.625000   9.000000
#std     2.642374   4.138236   5.451081   2.825269   3.464102
#min     2.000000   2.000000   1.000000   3.000000   3.000000
#25%     5.750000   5.750000   3.500000   5.750000   7.250000
#50%     7.000000   7.000000   6.000000   8.000000  10.000000
#75%     9.000000   8.500000  13.000000  10.000000  11.250000
#max    10.000000  16.000000  15.000000  11.000000  13.000000

試したこと

１重と２重の角かっこは同じ型であることを確認

type(A)
list
type(AA)
list

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.6

Comments

[quickquip]

かぎ括弧は普通 「」（1重かぎ括弧）や 『』（2重かぎ括弧） のことであって、 [] は角括弧と呼ぶと思うので、表題や質問を修正した方がいいでしょう。

Answer 1

df = pd.DataFrame({'AA':AA[0], 'BB':BB[0], 'CC':CC[0], 'DD':DD[0], 'EE':EE[0]})

のように、単純に２重リストを１つめの内側の要素を指定するのでは駄目でしょうか？

import numpy as np
import pandas as pd

AA = [[2,5,6,6,8,9,9,10]]
BB = [[2,5,6,6,8,8,10,16]]
CC = [[1,2,4,5,7,13,15,13]]
DD = [[3,5,6,7,9,10,10,11]]
EE = [[3,5,8,10,11,12,13,10]]
df = pd.DataFrame({'AA':AA[0], 'BB':BB[0], 'CC':CC[0], 'DD':DD[0], 'EE':EE[0]})
print(df)
#   AA  BB  CC  DD  EE
#0   2   2   1   3   3
#1   5   5   2   5   5
#2   6   6   4   6   8
#3   6   6   5   7  10
#4   8   8   7   9  11
#5   9   8  13  10  12
#6   9  10  15  10  13
#7  10  16  13  11  10