根据你提供的信息和代码，问题出在你试图使用 data[:, 2:2 + data_x.shape[1]] 和 data[:, 2 + data_x.shape[1]:2 + data_x.shape[1] + data_y.shape[1]] 来进行切片赋值。Pandas DataFrame 不支持这种 NumPy 风格的切片操作。

在 Pandas 中，应该使用 iloc 或 loc 来进行基于位置或标签的切片。为了达到你的目标，你需要分别赋值 data_x 和 data_y 给 data 的特定列。

以下是正确的实现方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设 data_x 和 data_y 已经定义
data_x = np.array([0, 1, 4, 2, 3])
data_y = np.tile(np.array([[29.2611465, 1683.417623]]), (120, 1))

# 初始化 data DataFrame，索引与 data_x 长度相同，列数为 9
data = pd.DataFrame(index=range(data_x.shape[0]), columns=range(9))

# 将 data 的前两列赋值为 1
data[0] = 1
data[1] = 1

# 将 data_x 的值赋给 data 的第 2 列开始的列
data.iloc[:, 2:2 + data_x.shape[0]] = data_x.reshape(-1, 1)

# 将 data_y 的值赋给 data 的第 2 列开始的列后面的列
# 注意，这里的 data_x.shape[0] 和 data_y.shape[1] 要匹配
data.iloc[:, 2 + data_x.shape[0]:2 + data_x.shape[0] + data_y.shape[1]] = data_y[:data.shape[0], :]

print(data)

主要修改点：

1. 使用 iloc 进行基于位置的切片。
2. 将 data_x reshape 成列向量以匹配 data 中的列数。
3. 确保 data_y 的行数与 data 的行数匹配。

如果你的 data_y 的行数确实为 120 而不是 data 的行数（例如，data_x.shape[0]），你需要确保只取前 data_x.shape[0] 行的数据。

通过上述方式，你可以正确地将 data_x 和 data_y 的值赋给 data 的特定列。