如何在Pandas中比较不同列的变量？遇TypeError报错求助

错误原因 #

你遇到的TypeError: unhashable type: 'Series'是因为：

• 你试图把三个pandas Series对象（df['Entry']、df['Middle']、df['Exit']）放进集合{}里，但Series属于不可哈希的对象，集合要求元素必须可哈希，所以触发报错。
• 同时原代码逻辑有误：你实际想检查变量值是否存在于三列的元素中，但原代码是在判断变量是否等于这三个Series本身，完全偏离需求。

解决步骤 #

正确实现：提取所有列值到可哈希集合 #

把DataFrame三列的所有值提取出来转成Python集合（集合元素为可哈希的字符串），再检查变量是否在这个集合内。

修改后的完整代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['Entry','Middle','Exit'])
entry_value = '17.98'
middle_value = '12.16'
exit_value = '1.2'
df = df.append({'Entry' : entry_value , 'Middle' : middle_value, 'Exit' : exit_value}, ignore_index = True)
entry_value = '19.98'
middle_value = '192.16'
exit_value = '1.1'

# 提取所有列的数值并转成集合
all_values = set(df.values.flatten())

if entry_value in all_values:
    print('entry')
elif middle_value in all_values:
    print('middle')
elif exit_value in all_values:
    print('exit')
else:
    print('wawo')

代码说明 #

• df.values.flatten()：将DataFrame的二维数据结构转为一维数组，包含所有列的所有数值。
• set(...)：把一维数组转为集合，既解决了不可哈希的问题，还能快速判断元素是否存在。

即使后续DataFrame添加更多行，这个方法也能覆盖所有行的数值，不会遗漏。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者khan