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我有以下 pandas 数据框 df
:
Id Version Time
110 9016 NaN
110 9016 NaN
110 9016 NaN
110 9016 2019-10-18 14:19:05.180
当我运行此查询时:
df.query('Time.isna()').head()
..我收到此错误:
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed
为什么会发生这种情况以及如何解决?可能与pandas和Python的版本有关?我使用 Pandas '0.25.3' 和 Python 3。
最佳答案
这里使用参数engine='python'
,因为传递的pandas函数isna
不能与numexpr
引擎一起使用。有关 pandas.eval
的文档中的更多信息:
<小时/>engine : string or None, default ‘numexpr’, {‘python’, ‘numexpr’}
The engine used to evaluate the expression. Supported engines are
None : tries to use numexpr, falls back to python
'numexpr': This default engine evaluates pandas objects using numexpr for large speed ups in complex expressions with large frames.
'python': Performs operations as if you had eval’d in top level python. This engine is generally not that useful.
More backends may be available in the future.
df1 = df.query('Time.isna()', engine='python').head()
print (df1)
Id Version Time
0 110 9016 NaN
1 110 9016 NaN
2 110 9016 NaN
或者技巧NaN != NaN
:
df1 = df.query('Time != Time').head()
print (df1)
Id Version Time
0 110 9016 NaN
1 110 9016 NaN
2 110 9016 NaN
关于python - 如何修复 TypeError : 'Series' objects are mutable, 因此它们无法被散列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59436314/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!