类型错误：不可损坏的类型：'；列表'；在python中使用groupby时

当我使用groupby方法时，出现了一些问题：

data = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('01/01/2001',periods=100))
keys = lambda x: [x.year,x.month]
data.groupby(keys).mean()

但它有一个错误：TypeError:unhabable类型：“list”。

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我希望按年份和月份分组，然后计算平均值，为什么它有错？

列表

对象不能用作键，因为它不可散列。您可以改用

元组
对象：

>>> {[1, 2]: 3}
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> {(1, 2): 3}
{(1, 2): 3}

>>{[1,2]：3}
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
TypeError:不可损坏的类型：“列表”
>>> {(1, 2): 3}
{(1, 2): 3}


data=pd.系列（np.random.randn（100），index=pd.date\u范围（'01/01/2001'，句点=100））
keys=lambda x:（x.year，x.month）#首先将列表转换为str，然后再将其用作groupby键

data.groupby(lambda x: str([x.year,x.month])).mean()
Out[587]: 
[2001, 1]   -0.026388
[2001, 2]   -0.076484
[2001, 3]    0.155884
[2001, 4]    0.046513
dtype: float64

您还可以使用
operator.attrgetter
：
key=operator.attrgetter（'year'，'month'）
相关：无任何原因
data.groupby(lambda x: str([x.year,x.month])).mean()
Out[587]: 
[2001, 1]   -0.026388
[2001, 2]   -0.076484
[2001, 3]    0.155884
[2001, 4]    0.046513
dtype: float64