Pandas 不可散列类型：'numpy.ndarray' 与 pandas groupby

【问题标题】：Pandas unhashable type: 'numpy.ndarray' with pandas groupbyPandas 不可散列类型：'numpy.ndarray' 与 pandas groupby
【发布时间】：2017-08-18 10:08:19
【问题描述】：

我被困在 pandas DataFrame 的一个基本问题上。在下面的代码 sn-p 中，我插入了一个计算列“CAPACITY_CHECK”，然后我尝试根据它对数据进行分组。但我一直有以下错误：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

TEMP['CAPACITY_CHECK'] = TEMP[['ADD_CAPACITY_ST', 'CAPACITY_ST', 'VOLUME_PER_SUPPLIER']].apply(lambda X: numpy.where(X[0]+X[1]<X[2],'Non OK', 'OK'), axis=1)
TEMP.groupby('CAPACITY_CHECK')['ID'].count()

由于我没有尝试修改任何不可变对象并且新列的类型是“系列”，所以我不明白为什么会出现错误。

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

我认为您需要删除应用并仅使用numpy.where：

mask = (TEMP['ADD_CAPACITY_ST'] + TEMP['CAPACITY_ST']) < TEMP['VOLUME_PER_SUPPLIER']
TEMP['CAPACITY_CHECK'] = numpy.where(mask,'Non OK', 'OK')

示例：

TEMP = pd.DataFrame({'ADD_CAPACITY_ST':[10,20,30],
                     'CAPACITY_ST':[10,20,30],
                     'VOLUME_PER_SUPPLIER':[40,20,100]})

mask = (TEMP['ADD_CAPACITY_ST'] + TEMP['CAPACITY_ST']) < TEMP['VOLUME_PER_SUPPLIER']
TEMP['CAPACITY_CHECK'] = numpy.where(mask,'Non OK', 'OK')
print (TEMP)
   ADD_CAPACITY_ST  CAPACITY_ST  VOLUME_PER_SUPPLIER CAPACITY_CHECK
0               10           10                   40         Non OK
1               20           20                   20             OK
2               30           30                  100         Non OK

然后使用GroupBy.size 或GroupBy.count：

TEMP.groupby('CAPACITY_CHECK')['ID'].size()

TEMP.groupby('CAPACITY_CHECK')['ID'].count()

Difference between count and size.

【讨论】：