series里面的type属性值

在前端开发中，series 是 ECharts 中最重要的组成部分之一，它用于描述图表中的数据系列。在 series 中，type 属性值指定了该系列的类型，常见的 type 类型包括：

- line：折线图系列。
- bar：柱状图系列。
- scatter：散点图系列。
- pie：饼图系列。
- radar：雷达图系列。
- map：地图系列。
- boxplot：箱线图系列。
- heatmap：热力图系列。
- graph：关系图系列。
- treemap：树状图系列。
- sunburst：旭日图系列。
- parallel：平行坐标系列。
- gauge：仪表盘系列。
- funnel：漏斗图系列。
- custom：自定义系列。

不同的 type 值会对应不同的图表形式和渲染方式。

相关问题

echarts的series的所有属性

ECharts中series是指图表系列，每个系列可以有不同的类型（如折线图、柱状图等）。以下是ECharts中series的常用属性：

- `name`：系列名称
- `type`：系列类型，如`line`、`bar`、`scatter`等
- `data`：系列数据，数组类型，存储具体的数据值
- `symbol`：标记的图形，如圆形、三角形、方形等
- `symbolSize`：标记的大小
- `itemStyle`：图形样式
- `label`：标签样式
- `smooth`：是否平滑处理数据曲线
- `stack`：堆叠类型，可以将多个系列堆叠在一起显示
- `areaStyle`：区域填充样式
- `barWidth`：柱状图的宽度
- `barGap`：柱状图之间的间距
- `barCategoryGap`：同一类目下柱状图之间的间距
- `lineStyle`：线条样式
- `step`：是否开启阶梯线图模式

还有一些其他的属性，具体可以查看[ECharts官方文档](https://echarts.apache.org/zh/option.html#series)。

unhashable type: 'series'

### 回答1：
"unhashable type: series" 是指试图将一个 Pandas Series 对象作为字典的键时发生的错误。因为 Series 对象是可变的，所以不能作为字典的键。如果想要使用 Series 对象作为字典的键，应该将其转换为不可变的对象，如元组或字符串。

### 回答2：
在Python中，当我们使用哈希表进行操作时，需要将key值进行hash，但是有些类型是不可哈希的，即无法将其转换为固定大小的值，其中包括列表、字典等可变的数据类型，以及Series类型。

Series是Pandas库中的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的数据类型，由一组数据和一组与其相关的标签（即索引）组成，可以进行类似于数组的运算和操作。但是当我们使用Series进行哈希操作时，会出现“unhashable type: 'series'”这样的错误提示，因为Series是可变的，它的哈希值可能会随着数据的变化而发生变化，这与哈希表需要固定大小的值是相矛盾的。

为了解决这个问题，我们可以采取一些方法，比如使用Series中的values属性得到其实际的数值数组，并将其转换为元组类型进行哈希操作，或者将Series转换为字符串类型后进行哈希操作。下面是几个具体的例子：

1. 使用values属性和元组进行哈希操作

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
hash(tuple(s.values))  # 可以得到其哈希值

2. 将Series转换为字符串类型后进行哈希操作

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
hash(str(s))  # 可以得到其哈希值

值得注意的是，在使用哈希表时，我们需要注意数据的可哈希性，避免出现无法哈希的类型，从而引发错误。在使用Series时，我们需要注意其可变性，避免直接将其用作哈希表的key。

### 回答3：
unhashable type: 'series'是一种错误提示，通常会出现在使用Pandas库进行数据处理的过程中。该错误提示的意思是：数据类型为Series的对象无法被哈希（hash），因此无法被用作字典的键或集合的成员。这个错误提示的出现可能是因为程序希望将一个Series对象用作字典的键或集合的成员，但由于Series对象不可哈希，因此程序抛出了这个错误。

Series是Pandas库中的一种数据类型，类似于Numpy中的ndarray，可以看作是一种带有标签的数组。 Series对象由两个数组组成，一个数组存储数据，另一个数组存储标签。 Series对象的标签可以是整数、字符串等类型，但如果标签包含可变类型的对象，如列表、字典等，则对象就不可哈希。

在数据分析和机器学习的领域中，Pandas库常常用于数据的清洗、重构和变换。在这个过程中，有时需要使用Series对象作为字典的键或集合的成员，以实现某些功能。但如果Series对象包含可变类型的数据，就会出现'unhashable type: 'series'错误提示。

要避免这个错误，可以考虑将Series对象转换成可哈希的类型，例如元组、字符串、整数、浮点数等。此外，还可以使用Series对象的唯一标识符（.name或.index）作为哈希值，以实现字典或集合的创建。在数据分析和机器学习的过程中，需要注意数据类型和数据结构的选择，以避免不必要的错误提示和计算效率的降低。