Question

我是一名完整的Python和Pandas新手。我正在学习一个教程，到目前为止，它具有以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly as pyplot
import datetime

df = pd.read_csv("GlobalLandTemperaturesByCountry.csv")
df = df.drop("AverageTemperatureUncertainty", axis=1)
df = df.rename(columns={"dt": "Date"})
df = df.rename(columns={"AverageTemperature": "AvTemp"})
df = df.dropna()

df_countries = df.groupby(["Country", "Date"]).sum().reset_index().sort_values("Date", ascending=False)

start_date = "2001-01-01"
end_date = "2002-01-01"
mask = (df_countries["Date"] > start_date) & (df_countries["Date"] <= end_date)

df_mask = df_countries.loc(mask)

当我尝试运行代码时，在最后一行出现错误，即df_mask = df_countries.loc(mask)，该错误是：

TypeError 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我已经找到了几个针对此错误的StackOverflow答案，但似乎没有一个与我的情况相符的足以提供帮助。为什么会出现此错误？

Answer 1

在上面的示例中df_countries是数据帧，而掩码似乎是要应用于此数据帧的条件。

该对象是可变的，这意味着可以更改其值而无需为它重新分配相同的变量，它的内容将在代码中的某个位置更改。结果，其哈希值将改变，因此无法对其进行哈希处理。

尝试：

df_mask = df_countries.loc [（mask）]

使用loc过滤DataFrame时出错

1 个答案: