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(498)
视频
沙龙
1
回答
Python groupby错误,'unhashable‘系列对象
、
、
我想对基于国家/地区的值进行求和:不幸的是,我得到了以下错误:此外,如果我尝试使由国家/地区组成的系列具有唯一性: Data['Country'].unique(
浏览 4
提问于2015-01-07
得票数 3
回答已采纳
1
回答
熊猫:按字段进行过滤
、
、
、
比如:现在这样做是因为: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 2
提问于2017-02-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于行哈希值的Dataframe拖放行
、
、
、
a', 2: 'b' }我想删除具有dic[df.id] == 'a'的行,但是我得到了以下错误:这是预期的,因为df.id是一个
Series
而不是行值。
浏览 1
提问于2021-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
熊猫取代基于包含匹配的值
、
、
Profile.csv', index_col=0)error: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 0
提问于2019-12-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
pandas Python系列对象是可变的,因此不能在查询方法中对其进行哈希处理
、
pddf_data.query('a.isnull()')TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
df_data.a.isnull() 没有任何错误,为什么会发生这种情况?
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 3
1
回答
如果列值包含两个子字符串中的一个,那么更改列值--得到一个"
Series
objects
are
mutable
- they be
hashed
“错误?
、
、
、
但是,我得到了这个错误 TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 0
提问于2020-12-17
得票数 0
5
回答
列包含列
、
、
54321, 54321]}) 我试过了: df["C"] = df["A"] .str .contains(df["B"]) 我想: 'C': [1,0,0] 但是我得到了: TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 27
提问于2019-02-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在Pandas查询中插入isna()子句
、
cylinders'].isna()] # This works TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 0
提问于2019-02-14
得票数 3
回答已采纳
2
回答
根据对照字典引用的不同列的值对熊猫列执行算术
、
1.13}df.price.apply(lambda x: x*cc[df['currency']])TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
谢谢!
浏览 1
提问于2016-08-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用布尔条件索引删除pandas数据框行时出错
、
、
、
It错误: TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 27
提问于2019-03-15
得票数 0
回答已采纳
4
回答
将df中的列拆分为另一个列值
、
这就是我试过的:它会产生错误:期望产出: ['Michael', 'Jordan'
浏览 8
提问于2020-02-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将两个行值组合为一个字典项
、
、
for j in df[df['KeyCol']==i].index]print(type(d)) 但是程序给出了错误,并说 line 1492, in __hash__TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
我该怎么办?
浏览 7
提问于2019-05-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在dataframe序列中获取错误:“typeError”对象是可变的,因此无法对它们进行哈希处理
、
、
df应用此操作: df[df.a, 'b'] = df.c*df.b 其中a、b、c的数据类型为: a: boolc: float64 但是我得到了错误TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
发生这种情况是因为列b或c中存在na值吗?
浏览 19
提问于2020-10-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python:“系列”对象是可变的,因此不能散列。
、
、
、
我想创建一个额外的列,为音节计数提供如下内容:错误:如何将内容列更改为hashable?
浏览 3
提问于2020-05-04
得票数 0
回答已采纳
3
回答
使用基于列值的字典中的值在df中创建新列
、
to_dict()df_fe["artist_popularity"] = artist_pop_dic[df_fe["artist"]]TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
有人能帮帮忙吗。
浏览 49
提问于2021-02-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
向实体添加变量- featuretools
、
我尝试添加一个变量,如下所示:然而,我得到了这个错误:如果我将类型参数指定为int, es['Product'].add_var
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 3
2
回答
如何根据返回值将列的值用作字典的键来过滤pandas df的行
、
、
、
TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
indexNames = df[ accounting_type_dict
浏览 22
提问于2019-05-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
比较熊猫中有字符串列表的两列
、
also 1我试过了但我有个错误 TypeError: '
Series
'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
浏览 1
提问于2018-07-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TypeError:“DataFrame”对象是可变的,因此在创建数据字典时不能对其进行散列处理。
、
__name__)}
objects
are
mutable
, " 1801 )TypeError: 'DataFrame'
objects
are
mutable
,
thus
they
cannot
be
hashed
import
浏览 2
提问于2020-06-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用不同的{key:value}字典运行Groupby
、
、
、
、
在以下代码中:import numpy as npdf = pd.DataFrame({'Group': pd.
Series
(random.choice(['A', 'B']) for _ in range(sz)), 'Key': pd.
Series
(np.random.randint(2, highGroup').apply(lambda x: np
浏览 4
提问于2019-10-07
得票数 1
回答已采纳
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