绘制国家奖牌柱状图时遇TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'问题

• plt.bar()函数的第二个参数需要传入单个数值（奖牌的数量），但你当前的goldMedals、silverMedals、bronzeMedals是筛选后的DataFrame对象（不是计数结果）。当matplotlib尝试处理这个对象时，因为其底层的numpy数组属于不可哈希类型，所以抛出TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'错误。

方式一：修改原代码，直接统计奖牌数量 #

把筛选DataFrame的操作改成统计数量，用.shape[0]获取筛选后的行数（即奖牌数量）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 3
ind = np.arange(N) 
width = 0.25

# 改为统计数量，而不是保留整个DataFrame
goldMedals = df[(df.Medal == 'Gold')].shape[0]
bar1 = plt.bar(ind, goldMedals, width, color='gold')
  
silverMedals = df[(df.Medal == 'Silver')].shape[0]
bar2 = plt.bar(ind+width, silverMedals, width, color='silver')
  
bronzeMedals = df[(df.Medal == 'Bronze')].shape[0]
bar3 = plt.bar(ind+width*2, bronzeMedals, width, color='brown')
  
plt.xlabel("Medal")
plt.ylabel('Count')
plt.title("Medal Portugal")
  
plt.xticks(ind+width,['Gold', 'Silver', 'Bronze'])
plt.legend( (bar1, bar2, bar3), ('Gold', 'Silver', 'Bronze') )
plt.show()

注：修正了原代码里银色柱子颜色写错（原代码用了bronze），以及xticks里的顺序错误问题

方式二：用value_counts()更简洁统计 #

一次性统计所有奖牌类型的数量，代码更简洁：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计当前国家各奖牌数量，确保三种奖牌都被统计（无则补0）
medal_counts = df['Medal'].value_counts().reindex(['Gold', 'Silver', 'Bronze'], fill_value=0)
# 绘制柱状图
medal_counts.plot(kind='bar', color=['gold', 'silver', 'brown'])

plt.xlabel("Medal")
plt.ylabel('Count')
plt.title("Medal Portugal")
plt.xticks(rotation=0)  # 让x轴标签水平显示
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者André Cunha