TypeError: unhashable type: 'DataFrame'
时间: 2023-12-07 22:01:50 浏览: 66
这个错误一般发生在使用 Pandas DataFrame 作为字典的键时,因为 DataFrame 是不可哈希的,不能作为字典的键。要解决这个问题,可以考虑使用 DataFrame 的某一列作为键,或者将 DataFrame 转换为 Numpy 数组或列表等可哈希的数据结构,然后再作为字典的键。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 错误示例
d = {df: 'value'}
# 正确示例
d = {tuple(row): 'value' for _, row in df.iterrows()}
# 或者
d = {idx: row for idx, row in df.iterrows()}
```
在正确示例中,我们使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame 的每一行,将每一行转换为可哈希的元组或字典,作为字典的键。
相关问题
TypeError: unhashable type: 'Position'
TypeError: unhashable type: 'Position'通常是由于在使用字典时,将不可哈希的对象作为键而导致的错误。在Python中,可哈希的对象是指那些不可变的对象,例如整数、浮点数、字符串、元组等。而不可哈希的对象则是指那些可变的对象,例如列表、字典、集合等。因此,如果我们将一个不可哈希的对象作为字典的键,就会出现TypeError: unhashable type: 'xxx'的错误。
下面是一个例子,演示了如何使用自定义类作为字典的键,从而导致TypeError: unhashable type: 'Position'的错误:
```python
class Position:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
p = Position(1, 2)
d = {p: 'test'} # 将Position对象作为字典的键
```
在上面的例子中,我们定义了一个Position类,该类包含x和y两个属性。然后我们创建了一个Position对象p,并将其作为字典d的键。由于Position对象是不可哈希的,因此当我们运行上面的代码时,就会出现TypeError: unhashable type: 'Position'的错误。
为了解决这个问题,我们可以将Position类变为可哈希的,方法是实现__hash__()和__eq__()方法。下面是一个修改后的例子:
```python
class Position:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __hash__(self):
return hash((self.x, self.y))
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x and self.y == other.y
p = Position(1, 2)
d = {p: 'test'} # 将Position对象作为字典的键
```
在上面的例子中,我们实现了__hash__()和__eq__()方法,使得Position对象变为可哈希的。这样,当我们将Position对象作为字典的键时,就不会出现TypeError: unhashable type: 'Position'的错误了。
TypeError: unhashable type 'dict'
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'错误通常是由于尝试使用不可哈希的numpy数组作为字典的键或集合的元素而引起的。解决此错误的方法是将numpy数组转换为元组或列表,以便它们可以被哈希。可以使用numpy.ndarray.tolist()方法将numpy数组转换为列表,或使用tuple()将其转换为元组。
而TypeError: unhashable type 'dict'错误通常是由于尝试使用不可哈希的字典作为字典的键或集合的元素而引起的。解决此错误的方法是将字典转换为元组或列表,以便它们可以被哈希。可以使用dict.items()方法将字典转换为元组列表,或使用tuple()将其转换为元组。