TypeError: unhashable type: 'ListWrapper'

TypeError: unhashable type: 'ListWrapper'通常是由于尝试将不可哈希的对象（例如列表）用作字典的键而引起的。这是因为字典中的键必须是可哈希的，而列表是可变的，因此不可哈希。解决此问题的一种方法是使用元组而不是列表作为字典的键。下面是一个例子：

my_dict = {('a', 'b'): 1, ('c', 'd'): 2}

在这个例子中，我们使用元组作为字典的键，而不是列表。这样做是因为元组是不可变的，因此可以哈希。

如果您必须使用列表作为字典的键，则可以考虑使用另一个数据结构来代替列表，例如frozenset。frozenset是一种不可变的集合，因此可以哈希。下面是一个例子：

my_dict = {frozenset(['a', 'b']): 1, frozenset(['c', 'd']): 2}

这个例子中，我们使用frozenset作为字典的键，而不是列表。这样做是因为frozenset是不可变的，因此可以哈希。

相关问题

Traceback (most recent call last): TypeError: unhashable type: 'ListWrapper'

这个错误通常是由于尝试将不可哈希的对象作为字典键或集合元素而引起的。ListWrapper可能是一个自定义的类，它没有实现__hash__方法，因此不能被哈希。要解决这个问题，你可以考虑使用元组代替列表，因为元组是可哈希的，或者在ListWrapper类中实现__hash__方法。

以下是一个使用元组的例子：

my_list = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
my_dict = {x: x[0] + x[1] for x in my_list}
print(my_dict)

输出：

{(1, 2): 3, (3, 4): 7, (5, 6): 11}

以下是一个在ListWrapper类中实现__hash__方法的例子：

class ListWrapper:
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst

    def __hash__(self):
        return hash(tuple(self.lst))

    def __eq__(self, other):
        return self.lst == other.lst

my_list = [1, 2, 3]
my_dict = {ListWrapper(my_list): 'hello'}
print(my_dict)

输出：

{<__main__.ListWrapper object at 0x7f8c9c1d7f60>: 'hello'}

TypeError: unhashable type: 'Series

这个错误通常出现在使用 Pandas 库中的 DataFrame 或 Series 数据结构时，尝试将其作为字典的键或集合的元素时。Pandas 的 DataFrame 和 Series 对象是可变的，因此不能被哈希，而字典和集合要求它们的元素是可哈希的。

要解决这个问题，你需要找出哪个数据结构被用作了不可哈希的键或元素，然后使用可哈希的数据类型替换它，或者使用其他数据结构可能更适合你的需求。你可以使用 `hash()` 函数测试一个对象是否可哈希。

如果你无法确定哪个数据结构是不可哈希的，可以检查错误消息中提到的数据类型，以及在出现错误之前执行的代码。