Pandas DataFrame按两列排序时报TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

报错原因 #

这个TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'报错的根因是：pandas做多列排序时，需要将多列的值组合为可哈希的元组完成排序比较，如果参与排序的列名/列值中存在不可哈希的numpy数组类型元素，就会触发报错。而单列排序时不需要做跨列的元组组合，因此不会触发对应检查，可以正常运行。

解决步骤 #

步骤1：排查并修复异常类型 #

• 首先检查列名是否为numpy字符串类型而非Python原生字符串，执行以下代码将列名统一转为原生字符串：

df.columns = df.columns.astype(str)

• 再检查两列的元素是否混入了numpy数组，执行以下代码将两列值统一转为字符串标量：

df['Country'] = df['Country'].astype(str)
df['Sample'] = df['Sample'].astype(str)

完成转换后再执行原来的排序代码即可正常运行：

df_sorted = df.sort_values(by=['Country','Sample'])

步骤2：替代排序方案（可选） #

如果上述转换后仍然报错，可以通过构造排序键的方式绕过底层类型检查，实现相同的双列排序效果：

# 构造双列组合排序键
df['sort_key'] = df.apply(lambda row: (row['Country'], row['Sample']), axis=1)
# 按键排序后删除临时键列
df_sorted = df.sort_values(by='sort_key').drop('sort_key', axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom