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几天来我一直在解决一个问题，如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。

我有一个数据框，其中有一列填充了整数列表项。

例如，单列数据框：

>>> df=pd.DataFrame({'a':[[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 7, 8]]})

>>> df
           a
0  [1, 2, 3]
1  [2, 4, 5]
2  [1, 7, 8]

我想对数据框运行查询以选择其元素包含特定值的行。“in”运算符不适用于此操作。我定义了一个func在查询中调用的函数

>>> def func(l, v):
...     return l.apply(lambda val: v in val)

然后，当我调用查询时，它在 python 3.6.3 上按预期工作（xubuntu 默认安装，通过 pip3 进行一些更新）。例如，它返回包含值 7 的唯一行

>>> df.query('@func(a, 7)')
           a
2  [1, 7, 8]

但是，当我在最后一个 anaconda 版本中包含的 python 3.6.4 上运行它时，它失败并显示以下消息：'Series' objects are mutable, 因此它们不能被散列。

>>> df.query('@func(a, 7)') Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module>   File
"/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py",
line 2297, in query
    res = self.eval(expr, **kwargs)   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py",
line 2366, in eval
    return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs)   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/eval.py",
line 295, in eval
    ret = eng_inst.evaluate()   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/engines.py",
line 76, in evaluate
    res = self._evaluate()   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/engines.py",
line 122, in _evaluate
    _check_ne_builtin_clash(self.expr)   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/engines.py",
line 31, in _check_ne_builtin_clash
    names = expr.names   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/computation/expr.py",
line 755, in names
    return frozenset([self.terms.name])   File "/home/cedric/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py",
line 1045, in __hash__
    ' hashed'.format(self.__class__.__name__)) TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我希望我的函数可以使用我使用的任何 python3 (>= 3.6)。也许我做错了。任何帮助，将不胜感激。

编辑 1：我在这两种情况下都使用 pandas 0.22.0。

解决方案：我找到了解决方案。由于 anaconda 查询函数的默认 engine='numexpr' 会出现此问题。设置 engine='python' 时，它再次起作用。

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1 回答 1

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似乎问题是由于使用 anaconda 的查询函数的默认引擎 ='numexpr' 而发生的。设置 engine='python' 时，它再次起作用。

我仍然无法弄清楚为什么它不适用于 numexpr 引擎，但我可以接受。

于 2018-03-13T22:33:25.810 回答