Python用statsmodels做单因素ANOVA时出现set不可哈希/NameError如何解决？

• TypeError: unhashable type: 'set'报错原因：你在给df_melt设置列名时，错误使用{x}、{y}的写法，外层大括号会被Python识别为集合类型，而集合属于不可哈希类型，无法作为DataFrame的列名使用，因此触发该类型错误。
• NameError: name 'axis' is not defined报错原因：ols函数依赖patsy库解析公式字符串，你的默认列名x-axis、y-axis包含特殊符号-，patsy会将-识别为减法运算符，把公式y-axis ~ C(x-axis)解析为「y变量减axis变量 对 C(x变量减axis变量)回归」，自然找不到名为axis的变量，触发名称错误。就算你去掉集合的大括号，只要公式里的列名带特殊符号（减号、空格、小数点开头等），都会出现解析错误。

你只需要修改两处代码即可适配自定义列名需求：一是去掉列名赋值时的多余大括号，二是给公式中的列名用反引号包裹，让patsy将其识别为完整列名，不会拆分解析特殊符号。修正后完整代码如下：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols    

def onewayanaova(csv, vars, x="x-axis", y="y-axis"):
        df = pd.read_csv(csv, delimiter=",") 
        df_melt = pd.melt(df.reset_index(), id_vars=['index'], value_vars=vars)
        # 修正1：去掉包裹x/y的大括号，直接传入字符串作为列名
        df_melt.columns = ['index', x, y]
        # 修正2：用反引号包裹公式中的列名，避免特殊符号被解析为运算符
        model = ols(f'`{y}` ~ C(`{x}`)', data=df_melt).fit()
        anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)
        print("The One-Way Anova Test Values are:\n")
        print(anova_table)

onewayanaova("Book1.csv", ["a","b","c"])

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