Python中无法遍历DataFrame对象？遇「不可哈希」错误求助

错误原因 #

Python字典的键必须是可哈希对象，而DataFrame是可变对象（可随时修改内部数据），其哈希值会随内容变化而改变，因此不能作为字典的键，直接触发报错：TypeError: 'DataFrame' objects are mutable, thus they cannot be hashed.

修正方案 #

方案1：用列表存储(DataFrame, 表名)元组（推荐）

直接把需要导出的DataFrame和对应表名放在列表的元组中，遍历解构获取值，避开字典键的限制：

import functools

# 定义待导出的DataFrame与对应表名集合
tables_to_export = [
    (df1, 'tableName1'),
    (df2, 'tableName2'),
    (df3, 'tableName3')
]

for df, table_name in tables_to_export:
    try:
        df.to_sql(
            table_name,
            engine,
            index=False,
            method=functools.partial(pd_writer, quote_identifiers=False),
            if_exists='append'
        )
    except ProgrammingError:
        pass

方案2：用可哈希键映射DataFrame与表名

若坚持使用字典，将键替换为字符串、数字这类可哈希类型，对应值存储(DataFrame, 表名)元组：

import functools

df_map = {
    'data1': (df1, 'tableName1'),
    'data2': (df2, 'tableName2'),
    'data3': (df3, 'tableName3')
}

for df, table_name in df_map.values():
    try:
        df.to_sql(
            table_name,
            engine,
            index=False,
            method=functools.partial(pd_writer, quote_identifiers=False),
            if_exists='append'
        )
    except ProgrammingError:
        pass

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BossRoyce