Pandas按独热编码列分组报错：TypeError: unhashable type: 'list'

你遇到的TypeError: unhashable type: 'list'是因为列表是可变类型，无法被计算哈希值，而groupby要求分组键必须是可哈希的（比如整数、字符串、元组这类不可变类型）。下面给出两种可行的解决方法：

方法1：将列表转为元组 #

把class列里的列表转换成元组（元组是不可变、可哈希的），就能正常执行分组操作：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"first": [0, 1, 2, 3, 4],
                     "class": [[0, 1], [1, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 0]]})

# 将列表转为元组
data["class"] = data["class"].apply(tuple)
class_groups = [group_data for group_key, group_data in data.groupby("class")]
print(class_groups)

方法2：拆分独热编码为多列分组 #

独热编码本身的设计逻辑就是用多列来表示类别，直接把列表拆成独立列，按这些列的组合分组更符合业务逻辑，后续处理也更方便：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"first": [0, 1, 2, 3, 4],
                     "class": [[0, 1], [1, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 0]]})

# 拆分列表为多列，命名为class_0、class_1
class_df = pd.DataFrame(data["class"].tolist(), columns=["class_0", "class_1"])
data = pd.concat([data, class_df], axis=1).drop("class", axis=1)

# 按拆分后的多列组合分组
class_groups = [group_data for group_key, group_data in data.groupby(["class_0", "class_1"])]
print(class_groups)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者foreverska