通过传递来自pandas数据框的值作为字典键来访问字典值

Question

有一个pandas df和一个字典，它的键从这个df中获得。例如:

data = {'Type': [1, 1, 2, 3, 2] ,
'Vol' : [10, 20, 15, 15, 15] ,
'Cost' : [500, 300, 200, 250, 400] , 
'IsSold' : [1, 1, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
capacity = {key : 500 for key in df.Type.unique()}

sub_dataframe将只创建一行数据:

sample_df = df.sample()

现在，我想这样做:

if sample_df['Cost'] <= capacity[sample_df['Type']] :
#some procedure

但是当我运行它时，它返回一个错误:

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

你能帮我吗?

Answer 1

LHS和RHS表达式都是Pandas series，而不是'来自Pandas数据框架的值'。一种可能的解决方案是获取已采样的Series的索引，并使用它来检索值:

index = sample_df.index[0]
sample_df['Cost'][index] <= capacity[sample_df['Type'][index]]

错误声明Series类型的对象不能用作字典的键，因为它是可变的。Python中的可变对象不能被散列，因此不能用作字典键。