Unabnehmbarer Typ: "Diktat" beim Anwenden einer Funktion mit Pandas?

Question

ich Anfragen Bibliothek bin mit in eine Funktion wickeln eine api:,

import pandas as pd 
import requests, json 

def foo(text): 
    payload = {'key': '00ac1ef82687c7533d54be2e9', 'of': 'json', \ 
       'nko': text, \ 
       'woei': 'm', \ 
       'nvn': 'es'} 

    r = requests.get('http://api.example.com/foo', params=payload) 
    data = json.loads(r.text) 
    return data 

Dann würde Ich mag die obige Funktion auf den folgenden Datenrahmen anzuwenden:

df:

colA 
0 lore lipsum dolor done 
1 lore lipsum 
2 done lore 
3 dolor lone lipsum 

So habe ich folgendes versucht:

df['new_col'] = df['colA'].apply(foo) 
df 

Allerdings habe ich t er folgende Ausnahme:

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds) 2287 2288
if is_extension_type(self.dtype): -> 2289 mapped = self._values.map(f) 2290 else: 2291 values = self.asobject

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/categorical.py in map(self, mapper) 950 return self.from_codes(self._codes.copy(), 951 categories=new_categories, --> 952 ordered=self.ordered) 953 except ValueError: 954 return np.take(new_categories, self._codes)

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/categorical.py in from_codes(cls, codes, categories, ordered, name) 466 "codes need to be convertible to an arrays of integers") 467 --> 468 categories = cls._validate_categories(categories) 469 470 if len(codes) and (codes.max() >= len(categories) or codes.min() < -1):

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/categorical.py in _validate_categories(cls, categories, fastpath) 571 # categories must be unique 572 --> 573 if not categories.is_unique: 574 raise ValueError('Categorical categories must be unique') 575

pandas/src/properties.pyx in pandas.lib.cache_readonly.get (pandas/lib.c:43685)()

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in is_unique(self) 1068 def is_unique(self): 1069 """ return if the index has unique values """ -> 1070 return self._engine.is_unique 1071 1072 @property

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.is_unique.get (pandas/index.c:4883)()

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.initialize (pandas/index.c:5828)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.map_locations (pandas/hashtable.c:13788)()

TypeError: unhashable type: 'dict'

Daher meine Frage ist, wie kann ich richtig foo Funktion df Spalte anwenden?

Answer 1

df['colA'].apply(foo) Aufruf ähnelt: foo(df['colA']) (wo df['colA'] - ist ein pandas.Series), so dass Ihre Funktion sollte in der Lage sein pandas.Series als Argument zu akzeptieren - wenn es nicht der Fall ist und foo() können nur skalare Argumente akzeptieren, wir dann haben foo() für jede Zeile zu nennen:

df[['colA']].apply(foo, axis=1) 

HINWEIS: df[['colA']] - ein Datenrahmen ist, als Series.apply() Funktion nicht axis Argument