grouped = df.groupby("层级序号列表")[["指标名称", "指标描述", "计算方式", "阈值", "备注"]].first()报错TypeError: unhashable type: 'list'
时间: 2023-08-26 22:06:30 浏览: 48
这个错误通常是由于使用不可哈希的数据类型作为分组依据导致的。在这种情况下,"层级序号列表"列的值是一个列表,而列表是不可哈希的。
要解决这个问题,你可以尝试将列表转换为一个可哈希的数据类型,例如元组。可以使用`apply`函数将列表转换为元组,然后再进行分组操作。
下面是一个示例代码:
```python
df["层级序号列表"] = df["层级序号列表"].apply(tuple)
grouped = df.groupby("层级序号列表")[["指标名称", "指标描述", "计算方式", "阈值", "备注"]].first()
```
通过将列表转换为元组,你就可以成功进行分组操作了。
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grouped=data.groupby(省份)什么意思
`grouped = data.groupby('省份')` 这行代码在 Python 的 pandas 库中执行时,会对名为 `data` 的 DataFrame 进行分组操作。这里的 '省份' 是一个列名,表示数据集中的一个分类变量。`groupby()` 函数将数据集按照 '省份' 列的值进行分组,结果会返回一个 GroupBy 对象 `grouped`。
具体来说,这个操作会创建一个字典结构,其中每个省份的名称是键,对应的子集(DataFrame)是值。这样,你可以对每个省份内的数据进行单独的统计分析、数据处理或应用特定的函数,而无需对整个数据集操作。
grouped = df.groupby(df["姓名"])这句代码的意思,以及这种语法怎么使用
这段代码的意思是根据 DataFrame(df)中的 "姓名" 列对数据进行分组。groupby() 函数用于将数据按照指定的列进行分组,并返回一个 GroupBy 对象。
使用这种语法,我们可以对分组后的数据执行各种聚合操作,如求和、计数、平均值等。例如,可以使用 sum() 方法对每个分组进行求和操作:grouped.sum()。还可以使用 count() 方法计算每个分组的数量:grouped.count()。