与系列，列表和独特元素混淆

我想问一些帮助，因为我无法理解Python程序中的TypeError。这一码：与系列，列表和独特元素混淆

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，当我申请设置（）方法来采取的“标签”列表中的独特元素，出现以下错误：

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

好吧，我明白是什么意思，但我不明白的事情是“类型系列”。

在另一方面，如果使用：

print tags.unique()

另一个错误使得它的外观：

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

注：users_counters是数据帧的类型和用户型列出及其来自users_counters的元素。

那么，为什么类型错误的错误发生，因为标签是列表和set（）是列表？

感谢您在adnvance

来源

2017-05-26 Angelika

你tags是pandas.Series对象的列表。当您从loc基于选择从数据帧建立您的清单：

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

你会得到一个Series。然后，您尝试从系列列表中删除一个列表，但不能因为系列不可排列。

那么为什么TypeError错误发生，因为标签是列表和设置（）为列表？

咦？ set接受任何迭代，并且该迭代的元素用于构造结果set。你的迭代器是list，元素是pandas.Series对象。那就是问题所在。

我怀疑你有一个数据帧由一系列代表用户串的索引...

>>> 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 
>>>

当你做你的选择，因为你的用户索引具有非唯一数据元素，当你做以下选择，您将得到一个Series：

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

来源

2017-05-26 08:04:45

与系列，列表和独特元素混淆

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