TypeError: unhashable type: 'dataframe' 错误解析与解决方案 1. 错误原因 在Python中,TypeError: unhashable type: 'dataframe' 错误通常发生在尝试将不可哈希(unhashable)的对象用作需要哈希类型(如字典的键或集合的元素)的场景中。具体来说,pandas的DataFrame对象是不可哈希的,因为它们是可变对象,且其内容可以被修...
在Python的Pandas库中，出现“TypeError: unhashable type”错误通常意味着你试图使用不可哈希的类型作为DataFrame的索引或列名。详细解释：1. 理解不可哈希类型：在Python中，哈希值是一个用于快速查找数据结构中元素的技术。为了被哈希，一个对象必须是可变的并且能够提供唯一的哈希值。某些数据类...
TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray’ 解决方法 不可hash的类型:‘numpy.ndarray’ T1、先尝试修改变量名:看到莫名其妙的TypeError要考虑是否存在变量名重复,或者是由于变量名与占位符名冲突导致的。 T2、转为numpy数组:因为得到的X_test_label,其实是 DataFrame格式,故该格式是不能用于迭代的。尝试可将其...
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 解决思路 类型错误:不可hash的类型:'numpy.ndarray' 解决方法 总结网友以及博主的思路,如下: T1、先尝试修改变量名:看到莫名其妙的TypeError要考虑是否存在变量名重复,或者是由于变量名与占位符名冲突导致的。 T2、转为numpy数组:因为得到的X_test_label,其实是 DataFram...
TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘ print(‘Original dataset shape %s’ % Counter(pd.DataFrame(y_train))) 由于不可hash,所以用pd.DataFrame加上索引即可
T2、转为numpy数组:因为得到的X_test_label,其实是 DataFrame格式,故该格式是不能用于迭代的。尝试可将其转化成 np.array 格式的,如 X_train = np.array(X_train) X_test_label=np.array(X_test_label) T3、如果还出现,此时就要采用,在T2的基础上,对array类型数组进行全部[取0] ...
在TensorFlow中运行程序出现如下TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray',主要原因可能是数据类型的问题,如下: batch_X = X_train[idx, :] batch_y = y_train[idx, :] 可能X_train 是 DataFrame格式的,不能用于迭代,可将其转化成 np.array 格式的,如 X_train = np.array(X_train)...
T2、转为numpy数组:因为得到的X_test_label,其实是 DataFrame格式,故该格式是不能用于迭代的。尝试可将其转化成 np.array 格式的,如 X_train = np.array(X_train) X_test_label=np.array(X_test_label) T3、如果还出现,此时就要采用,在T2的基础上,对array类型数组进行全部[取0] ...
pd.DataFrame(dict(a=[[1]])) ) Expected Results no error Actual Results "name": "TypeError", "message": "unhashable type: 'list'", "stack": "--- TypeError Traceback (most recent call last) File ~/dev/inria/skrub/.venv/lib/python3.10/site-packages/IPython...
TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘,print(‘Originaldatasetshape%s’%Counter(pd.DataFrame(y_train