如何从Pandas DataFrame中排除闭店日期行并解决isin报错？

嘿，这个错误的原因很明确——你不小心把整个Series包装进了列表里传给isin()，而Series是可变对象，没办法被哈希，所以触发了TypeError。咱们来修正这个问题：

方法1：直接传入闭店日期的Series #

isin()函数本身就支持接收pandas Series作为参数，所以你只需要去掉外面的方括号就行：

df = df.loc[~df['Day'].isin(closeddays['Closed'])]

方法2：转换为列表后传入 #

如果你更习惯用列表操作，也可以把闭店日期的Series转成普通列表，这样更直观，也能彻底避免哈希问题：

# 先提取闭店日期为列表
closed_dates = closeddays['Closed'].tolist()
# 筛选非闭店日期的行
df = df.loc[~df['Day'].isin(closed_dates)]

为什么原来的代码会报错？ #

你写的[closeddays['Closed']]是把整个Series放到了一个列表里，变成了一个包含单个Series元素的列表。isin()会尝试检查df['Day']中的每个日期是否存在于这个列表中，但Series是可变的（你可以随时修改它的值），而哈希操作要求对象是不可变的，所以就抛出了那个错误。

另外要确认一下：你的Day列和Closed列都是pd.to_datetime处理后的datetime64类型，这样日期匹配才不会有问题——看起来你已经做到这一点了，所以上面的代码应该能直接生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PV8