Python groupby 错误，'unhashable' 系列对象

Question

我有一个包含值（浮点数）和国家/地区名称字符串（"UNITED STATES"、"UNITED KINGDOM" 等）的 Pandas DataFrame。我想根据国家对值求和：

Data['Values'].groupby(Data['Country']).sum()

不幸的是，我收到以下错误：

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

此外，如果我尝试区分由以下国家/地区组成的系列：

Data['Country'].unique()

我得到同样的错误：

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

为什么会出现这个错误？是关于国名的吗？任何帮助将不胜感激。我正在使用 Python 3.4 和 Pandas 0.15.2.

Answer 1

有时像列表（在这种情况下是系列）这样的可变类型可能会潜入您的不可变对象集合中。

您可以使用 apply 强制所有对象不可变。尝试

Data.Country = Data.Country.apply(str)
Data.groupby('Country').Values.sum()

请注意，这可能导致字符串不是您预期的那样；例如str(['Canada']) -> "['Canada']" 所以 str(['Canada']) == 'Canada' 将产生 False。我建议 Data.Country.unique() 并至少进行目视检查以确保一切看起来都正常。

Python groupby 错误，'unhashable' 系列对象

Python groupby error, 'unhashable' Series object

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