Pandas按日期与站点ID分组求均值报错，求解决方法

错误原因 #

你的代码错误地将第二个分组键作为独立参数传给了groupby()方法。groupby()的第一个参数需要接收所有分组键组成的列表，而你把df['station_id']放到了第二个参数位置（该位置实际对应axis参数），导致传入了可变的Series对象，触发"Series objects are not mutable, thus they cannot be hashed"错误。

正确写法 #

写法1：直接在列表中传入两个分组键

把日期提取结果和station_id放在同一个列表里作为groupby()的第一个参数：

Final_Df = df.groupby([df['date'].dt.date, 'station_id']).mean()

写法2：先创建日期列再分组（更清晰）

先把日期部分提取为新列，再指定分组列，同时可以只选择需要计算均值的字段（避免计算无意义的status_id均值）：

# 新增日期列
df['date_date'] = df['date'].dt.date
# 按日期和站点ID分组，计算指定字段的均值
Final_Df = df.groupby(['date_date', 'station_id'])[['bikes available', 'docks available']].mean()

补充说明 #

你之前尝试替换成station_id无效，是因为分组键的列表写法错误，不是列名的问题。只要确保分组键都放在同一个列表中，无论是用df['station_id']还是直接写列名station_id都可以。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VXP