用DataFrame两列作字典键取值遇TypeError，求生成序列新列方案

使用Python处理DataFrame时，尝试将两列作为键从字典中取值填充新列，触发TypeError: unhashable type: 'Series'错误。

字典格式：

dictionary = {tuple: list}

键集合示例：

dict_keys([('102304', '15311'), ('102304', '919967')])

错误代码：

df['newcol']=dictionary.get( ( [ df['x'],df['y'] ] ) ) 

最终目标：根据字典中(x,y)键对应的列表，将列表元素逐行填充到新列，示例如下：

字典示例：

dic = {('111','112'):[2,3,4,5,6,7,8], ('1','2'):[2,33,4,5]}

期望DataFrame结果：

代码中[df['x'], df['y']]生成的是两个Series组成的列表，列表和Series都是不可哈希类型，无法匹配字典中作为键的tuple（可哈希），因此触发unhashable type错误。

步骤1：为每行匹配字典中的列表 #

使用df.apply逐行将x和y组合成tuple，作为键从字典中获取对应列表：

import pandas as pd

# 示例原DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': ['111', '1'], 'y': ['112', '2']})
dic = {('111','112'):[2,3,4,5,6,7,8], ('1','2'):[2,33,4,5]}

# 添加存储列表的列
df['list_col'] = df.apply(lambda row: dic.get((row['x'], row['y']), []), axis=1)

步骤2：将列表展开为多行 #

使用explode方法将列表列拆分为独立行，并重命名为目标列名：

df_result = df.explode('list_col').rename(columns={'list_col': 'newcol'})

执行后即可得到期望的DataFrame结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FRE