Question

我想问一些帮助，因为我无法理解python程序中的TypeError。这段代码：

users2 = np.random.choice(users,5000).tolist()
print len(users2)
print users2[0:20]

for user in users2:
   tags.append(user_counters["tags"].loc[user])

print type(tags)
print set(tags)

标签的类型是列表。但是当我应用set（）方法来获取“tags”列表的唯一元素时，会出现以下错误：

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

好的，我明白这是什么意思但我无法理解什么是“系列”的类型。

另一方面，如果使用：

print tags.unique()

另一个错误出现了：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'unique'

注意：users_counters类型为数据集，用户类型为列表，其元素来自users_counters。< / p>

那么为什么会发生TypeError错误，因为 tag 是list 而set（）是列表？

感谢adnvance

Answer 1

您的tags是pandas.Series个对象的列表。当您从数据框中基于loc的选择构建列表时：

for user in users2:
   tags.append(user_counters["tags"].loc[user])

你会得到Series。然后你尝试从系列列表中创建一个集合，但是你不能因为系列不可用。

那么为什么TypeError会发生错误，因为tag是list而set（）是列表？

咦？ set接受任何iterable，并且该iterable的元素用于构造结果set。您的iterable是list，元素是pandas.Series个对象。这就是问题所在。

我怀疑你的数据框由一系列代表用户的字符串索引......

>>> df = pd.DataFrame({'tag':[1,2,3, 4], 'c':[1.4,3.9, 2.8, 6.9]}, index=['ted','sara','anne', 'ted'])
>>> df
        c  tag
ted   1.4    1
sara  3.9    2
anne  2.8    3
ted   6.9    4
>>>

当您进行选择时，由于您的用户索引具有非唯一数据元素，因此当您执行以下选择时，您将获得Series：

>>> df['tag'].loc['ted']
user
ted    1
ted    4
Name: a, dtype: int64
>>> type(df['a'].loc['ted'])
<class 'pandas.core.series.Series'>

与系列，列表和独特元素混淆

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