TypeError: Objek 'Seri' dapat diubah, sehingga tidak dapat di-hash

Saya tahu kesalahan ini umum terjadi, saya mencoba beberapa solusi yang saya cari dan masih tidak mengerti apa yang salah. Saya kira ini karena bentuk baris dan baris1 yang bisa berubah, tetapi saya tidak dapat memahaminya

Apa yang saya coba lakukan? Saya memiliki 2 kerangka data. Saya perlu mengulangi baris 1 pertama, dan untuk setiap baris baris pertama mengulangi baris kedua dan memeriksa nilai sel untuk beberapa kolom. Kode saya dan upaya berbeda:

a=0
b=0
  for row in Correction.iterrows():
        b+=1
        for row1 in dataframe.iterrows():
            c+=1
            a=0
            print('Handling correction '+str(b)+' and deal '+str(c))
            if (Correction.loc[row,['BO Branch Code']]==dataframe.loc[row1,['wings Branch']] and Correction.loc[row,['Profit Center']]==dataframe.loc[row1,['Profit Center']] and Correction.loc[row,['Back Office']]==dataframe.loc[row1,['Back Office']]
                and Correction.loc[row,['BO System Code']]==dataframe.loc[row1,['BO System Code']]):

Saya juga mencoba

a=0
b=0
 for row in Correction.iterrows():
        b+=1
        for row1 in dataframe.iterrows():
            c+=1
            a=0
            print('Handling correction '+str(b)+' and deal '+str(c))
            if (Correction[row]['BO Branch Code']==dataframe[row1]['wings Branch'] and Correction[row]['Profit Center']==dataframe[row1]['Profit Center'] and Correction[row]['Back Office']==dataframe[row1]['Back Office']
                and Correction[row]['BO System Code']==dataframe[row1]['BO System Code']):

Dan

a=0
b=0
 for row in Correction.iterrows():
        b+=1
        for row1 in dataframe.iterrows():
            c+=1
            a=0
            print('Handling correction '+str(b)+' and deal '+str(c))
            if (Correction.loc[row,['BO Branch Code']]==dataframe[row1,['wings Branch']] and Correction[row,['Profit Center']]==dataframe[row1,['Profit Center']] and Correction[row,['Back Office']]==dataframe[row1,['Back Office']]
                and Correction[row,['BO System Code']]==dataframe[row1,['BO System Code']]):

python pandas immutability hash
person Mayeul sgc    schedule 28.02.2017    source sumber

Jawaban (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Saya menemukan jalan keluarnya dengan mengubah loop for saya sekarang kode saya adalah:

a=0
b=0
 for index in Correction.index:
        b+=1
        for index1 in dataframe.index:
            c+=1
            a=0
            print('Handling correction '+str(b)+' and deal '+str(c))
            if (Correction.loc[row,'BO Branch Code']==dataframe.loc[row1,'Wings Branch]] and Correction.loc[row,'Profit Center']==dataframe.loc[row1,'Profit Center'] and Correction.loc[row,'Back Office']==dataframe.loc[row1,'Back Office']
                and Correction.loc[row,'BO System Code']==dataframe.loc[row1,'BO System Code']):
person Mayeul sgc    schedule 28.02.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Saya pikir Anda salah mengulangi df Anda

for row in Correction.itertuples():
    bo_branch_code = row['BO Branch Code']
    for row1 in dataframe.itertuples():
        if row1['wings Branch'] == bo_branch_code:
            # do stuff here

referensi cara mengulangi DataFrame: https://github.com/vi3k6i5/pandas_basics/blob/master/2.A%20Iterate%20over%20a%20dataframe.ipynb

Saya mengatur waktu pendekatan indeks dan pendekatan iteraterows Anda. Berikut hasilnya:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))

df_2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))

def test_time():
    for index in df.index:
        for index1 in df_2.index:
            if (df.loc[index, 'A'] == df_2.loc[index1, 'A']):
                continue

def test_time_2():
    for idx, row in df.iterrows():
        a_val = row['A']
        for idy, row_1 in df_2.iterrows():
            if (a_val == row_1['A']):
                continue

start= time.clock()
test_time()
end= time.clock()
print(end-start)
# 0.038514999999999855

start= time.clock()
test_time_2()
end= time.clock()
print(end-start)
# 0.009272000000000169

Cukup mengatakan iterrows jauh lebih cepat daripada pendekatan Anda.

Referensi tentang pendekatan yang baik untuk mengulang kerangka data Apa cara paling efisien untuk mengulang kerangka data dengan panda?

person Vikash Singh    schedule 28.02.2017