Python groupby错误， 'unhashable'系列对象

Question

我有一个包含值( float )和国家/地区名称字符串(“UNITED STATES”、“UNITED KINGDOM”等)的 Pandas DataFrame。我想根据国家汇总这些值:

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，如果我尝试使由国家组成的系列独一无二:

Data['Country'].unique()

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，可变类型(如列表(在本例中为 Series))可能会潜入您的不可变对象(immutable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。我建议执行 Data.Country.unique() 并至少进行目视检查以确保一切看起来都正常。