从Pandas DataFrame获取CSV文件名作为字典键时遇TypeError问题求助

glob.glob(os.path.join('path/*.csv'))返回的是列表类型，而字典的键必须是可哈希的不可变类型（比如字符串、整数），列表是可变且不可哈希的，所以直接把filename（列表）作为errors的键会触发TypeError: unhashable type:list。

需要遍历glob获取到的每个CSV文件路径（单个字符串），将其作为字典的键，同时针对每个文件单独执行校验逻辑：

import pandas as pd
import glob
import os

# 假设valid是已定义的校验规则字典
valid = {}

errors = {}

# 遍历每个CSV文件路径
for filename in glob.glob(os.path.join('path/*.csv')):
    # 读取当前文件
    df = pd.read_csv(filename)
    # 生成校验掩码
    mask = df.apply(lambda c: c.isin(valid.get(c.name, [])))
    # 获取所有无效值的位置和内容
    invalid_entries = df.mask(mask | df.eq(' ')).stack()
    # 为当前文件初始化错误列表（避免覆盖）
    errors[filename] = []
    # 遍历每个无效条目，添加到错误字典
    for (row_idx, col_name), value in invalid_entries.iteritems():
        errors[filename].append({
            "row": row_idx + 1,  # 转成人类习惯的行号（从1开始）
            "column": col_name,
            "message": f"{value} is invalid"
        })

• 新增循环遍历每个CSV文件，将单个文件名（字符串）作为errors的键
• 为每个文件单独读取数据、生成校验结果
• 把错误信息以列表形式存储（一个文件可能有多个错误），避免后续错误覆盖之前的内容
• 可选：将行号从0索引转为1索引，更符合日常使用习惯

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19788086