替换方法引发错误类型错误：不可散列的类型：“列表”[重复]答案

【问题标题】：replace method raises error TypeError: unhashable type: 'list' [duplicate]替换方法引发错误类型错误：不可散列的类型：“列表”[重复]
【发布时间】：2018-08-07 16:01:52
【问题描述】：

我有一个对象，我想用其他值替换其中的某些值。

replacements = {
['object','timedelta[ns]']: 'varchar',
'float64': 'float',
'int64': 'int',
'datetime64': 'timestamp'
}

当我尝试运行TypeError: unhashable type: 'list'上方的命令时出现错误

我想让replacements 输入dataframe.dtypes.replace(replacements)

编辑：添加 () 使其可散列：('object','timedelta[ns]'): 'varchar',

但现在收到此错误：

TypeError: Cannot compare types 'ndarray(dtype=object)' and 'tuple'

如果我删除 ('object','timedelta[ns]'): 'varchar', 任何想法，这不是问题吗？

【问题讨论】：

因为['object','timedelta[ns]'] 不能是字典中的键，所以它是一个列表（不可散列）。这与replace 无关。
一旦它是可散列的，我得到另一个错误，说我无法比较类型。但是如果我注释掉元组，这个错误就会消失。知道为什么会这样吗？
我猜猜你应该有单键：值对：{'object': 'varchar', 'timedelta[ns]': 'varchar', ...} 但我不能确定
使用timedelta64[ns]。请参阅我的更新答案。
将它们分解为单个键值对会给我这个错误（TypeError：无法比较类型'ndarray（dtype = object）'和'str'）。它仅适用于 timedelta[ns] 字符串。看起来字符串中的 [] 可能有问题

标签： python pandas

【解决方案1】：

您需要将键设为元组以使其可散列：

replacements = {
('object','timedelta64[ns]'): 'varchar',
'float64': 'float',
'int64': 'int',
'datetime64': 'timestamp'
}

此外，您需要使用timedelta64[ns]，而不仅仅是timedelta[ns]，因为您只能使用实际代表现有数据类型的字符串。 timedelta64[ns] 类型来自 NumPy，其名称与此完全相同。

【讨论】：

有效...不知道为什么 timedelta[ns] 无效但 timedelta64[ns] 有效？
它不将其识别为数据类型并将其视为字符串。