Функция pandas возвращает несколько значений ошибки - Ошибка типа: нечитаемый тип: 'список' - PullRequest
Новая
       27

Функция pandas возвращает несколько значений ошибки - Ошибка типа: нечитаемый тип: 'список'

0 голосов
/ 25 апреля 2018

Я написал функцию pandas, и она работает нормально (вторая последняя строка моего кода). Когда я пытаюсь назначить вывод своей функции столбцам в фреймах данных, я получаю сообщение об ошибке TypeError: unhashable type: 'list'

я опубликовал что-то подобное , и я использую метод, показанный в ответе на этот вопрос в функции ниже. Но все равно не получается: (

import pandas as pd
import numpy as np

def benford_function(value):
    if value == '':
        return []

    if ("." in value):
         before_decimal=value.split(".")[0]
         if len(before_decimal)==0:
             bd_first="0"
             bd_second="0"

         if len(before_decimal)>1:
             before_decimal=before_decimal[:2]
             bd_first=before_decimal[0]
             bd_second=before_decimal[1]
         elif len(before_decimal)==1:
             bd_first="0"
             bd_second=before_decimal[0]

         after_decimal=value.split(".")[1]
         if len(after_decimal)>1:
             ad_first=after_decimal[0]
             ad_second=after_decimal[1]
         elif len(after_decimal)==1:
             ad_first=after_decimal[0]
             ad_second="0"
         else:
             ad_first="0"
             ad_second="0"



    else:
        ad_first="0"
        ad_second="0"
        if len(value)>1:
             bd_first=value[0]
             bd_second=value[1]
        else:
            bd_first="0"
            bd_second=value[0]
    return pd.Series([bd_first,bd_second,ad_first,ad_second])



df = pd.DataFrame(data = {'a': ["123"]})


df.apply(lambda row: benford_function(row['a']), axis=1)

df[['bd_first'],['bd_second'],['ad_first'],['ad_second']]= df.apply(lambda row: benford_function(row['a']), axis=1)

1 Ответ

0 голосов
/ 25 апреля 2018

Изменение: 

df[['bd_first'],['bd_second'],['ad_first'],['ad_second']] = ...

на 

df[['bd_first', 'bd_second', 'ad_first', 'ad_second']] = ...

Это исправит ошибку типа, поскольку элементы индекса должны быть хэшируемыми.То, как вы пытались индексировать в Dataframe путем передачи кортежа одноэлементных списков, будет интерпретировать каждый из этих списков отдельных элементов как индексы

...