Ошибка typeerror unhashable type list

Автор оригинала: Team Python Pool.

Привет гики и добро пожаловать. В этой статье мы рассмотрим ошибку “unhashable type: list.” С этой ошибкой мы сталкиваемся при написании кода на Python. В этой статье наша главная цель – рассмотреть эту ошибку и устранить её. Всего этого мы добьемся на нескольких примерах. Но сначала давайте попробуем получить краткий обзор того, почему она возникает.

Словари Python принимают в качестве ключа только хэшируемые типы данных. Это означает что значения этих типов остаются неизменными в течение всего их времени жизни. Но когда мы используем тип данных list, который не является хэшируемым, мы получаем такую ошибку.

Ошибка “unhashable type: list”

В этом разделе мы рассмотрим причину, из-за которой возникает эта ошибка. Мы учтем все, что обсуждалось до сих пор. Давайте рассмотрим это на примере:

numb ={1: 'one', [2,10]: 'two and ten', 11: 'eleven'}
print(numb)

Выход:

TypeError: unhashable type: 'list'

Выше мы рассмотрели простой пример. Мы создали числовой словарь, а затем попытались распечатать его. Но вместо вывода мы получаем ошибку, потому что использовали в нем тип list в качестве ключа. В следующем разделе мы рассмотрим, как устранить эту ошибку.

Но прежде давайте рассмотрим еще один пример.

country=[{
    "name": "India", [28,7]: "states and area",
    "name": "France", [27,48]: "states and area"
}]
print(country)

TypeError: unhashable type: 'list'

В приведенном выше примере мы сталкиваемся всё с той же проблемой. В этом словаре мы взяли в качестве данных количество государств и их рейтинг по всему миру. Теперь давайте быстро перейдем к следующему разделу и устраним эти ошибки.

Устранение ошибки “unhashable type:list”

В этом разделе мы постараемся избавиться от ошибки. Давайте начнем с первого примера. Чтобы исправить все это, мы должны использовать кортеж.

numb ={1: 'one', tuple([2,10]): 'two and ten', 11: 'eleven'}
print(numb)

{1: 'one', (2, 10): 'two and ten', 11: 'eleven'}

С помощью всего лишь небольшого изменения кода мы можем исправить ошибку. Здесь мы использовали кортеж, который является неизменяемым (hashable) типом данных. Аналогично мы можем исправить ошибку во втором примере.

country=[{
    "name": "India", tuple([28,7]): "states and area",
    "name": "France", tuple([27,48]): "states and area"
}]
print(country)

[{'name': 'France', (28, 7): 'states and area', (27, 48): 'states and area'}]

Опять же с помощью кортежа мы можем всё исправить. Это простая ошибка, и ее легко исправить.

Разница между hashable и unhashable типами данных

В этом разделе мы видим основное различие между двумя типами. Кроме того, мы классифицируем различные типы данных, которые мы используем при кодировании на python, под этими 2 типами.

В этом разделе мы видим основное различие между двумя типами данных. Кроме того, мы классифицируем различные типы данных, которые мы используем при кодировании в Python под этими двумя типами.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели ошибку unhashable type: list. Мы рассмотрели, почему она возникает, и методы, с помощью которых мы можем её исправить. Чтобы разобраться в этом, мы рассмотрели несколько примеров. В конце концов, мы можем сделать вывод, что эта ошибка возникает, когда мы используем нехэшируемый (изменяемый) тип данных в словаре.

If you arrived at this post because you got the error in the title, apart from OP’s problem (where a list was being used a key to a dict), there are a couple more cases where this may occur.

1. A list is being passed into a set

Just like why lists cannot be dictionary keys, lists cannot be a set element. If a tuple is to be added to it, is shouldn’t contain a list either.

s = {(1, 2), [3, 4]}    # <---- TypeError: unhashable type: 'list'
s = {(1, 2), (3, 4)}    # <---- OK

s.add((5, [6]))         # <---- TypeError because the element to be added contains a list
s.add((5, 6))           # <---- OK because (5, 6) is a tuple

2. Pandas groupby on lists

Another common way this error occurs is if a pandas dataframe column stores a list and is used as a grouper in a groupby operation. A solution is similar as above, convert the lists into tuples and groupby using the column of tuples.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], 'value': [0, 1, 2]})

# group  value
# [1, 2]     0
# [3, 4]     1
# [5, 6]     2

df.groupby('group')['value'].mean()                  # <---- TypeError
df.groupby(df['group'].agg(tuple))['value'].mean()   # <---- OK
#          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^  <--- convert each list into a tuple

3. Pandas index/column labels contain a list

Pandas column label cannot be a list (because it is analogous to a dictionary key), so if you attempt to rename() it by a list, it will show this error. A solution is to convert the list into a tuple (or even into a MultiIndex).

df = pd.DataFrame({'group': range(3)})
df.rename(columns={'group': ['col', 'one']})               # TypeError
df.rename(columns={'group': ('col', 'one')})               # OK
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('col', 'one')])   # OK

Pandas index can contain a list as a value but if you try to index that row, it will throw this error. A solution is to convert the list into a tuple or simply «clean» the data (probably the index shouldn’t contain a list/tuple to begin with) such as converting it into a MultiIndex.

df = pd.DataFrame({'group': range(3)}, index=[['a'], 'b', 'c'])
df.loc['b']           # TypeError

4. collections.Counter is called on an object containing a list

Because Counter creates a dict-like object, each value should be immutable for the very same reason, so if an object contains a list, this error will be shown. A solution is probably to convert the list into a tuple

from collections import Counter
lst = ['a', 'b', ['c']]
Counter(lst)                  # TypeError

Counter(['a', 'b', ('c',)])   # OK

The error TypeError: unhashable type: ‘list’ occurs when trying to get a hash of a list. For example, using a list as a key in a Python dictionary will throw the TypeError because you can only use hashable data types as a key.

To solve this error, you can cast the list to a tuple, which is hashable.

This tutorial will go through the error in detail and how to solve it with the help of code examples.

TypeError: unhashable type: ‘list’

What Does TypeError Mean?

TypeError occurs whenever you try to perform an illegal operation for a specific data type object. In the example, the illegal operation is hashing, and the data type is List.

What Does Unhashable Mean?

By definition, a dictionary key needs to be hashable. An object is hashable if it has a hash value that remains the same during its lifetime. A hash value is an integer Python uses to compare dictionary keys while looking at a dictionary.

When we add a new key:value pair to a dictionary, the Python interpreter generates a hash of the key.

Similarly, we can think of a set as a dictionary that just contains the keys, so it also requires hashable items.

We can only hash particular objects in Python, like strings or integers. All immutable built-in objects in Python are hashable, for example, tuple, and mutable containers are not hashable, for example, list.

Example #1: Using a List as a Key in a Dictionary

Let’s look at an example where we define a dictionary. The first two keys are strings, the third key is a list of strings, and the values are integers.

name_list = ["Tim", "Lisa"]

a_dict = {
   "Alex": 2,
   "Holly":4,
   name_list:6
}

print(a_dict)

If we try to create the dictionary, we will get the following error:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
----≻ 1 a_dict = {
      2 "Alex": 2,
      3 "Holly":4,
      4 name_list:6
      5 }

TypeError: unhashable type: 'list'

This error occurs because only hashable objects can be a key in a dictionary, and lists are not hashable objects.

Solution

To solve this error, we can cast the list to a tuple before using it as a dictionary, using the built-in tuple() method. Let’s look at the revised code:

name_list = ["Tim", "Lisa"]

a_dict = {

   "Alex": 2,

   "Holly":4,

   tuple(name_list):6

}

print(a_dict)

{'Alex': 2, 'Holly': 4, ('Tim', 'Lisa'): 6}

You can also unpack the list into its elements and use those objects as keys. Let’s look at the revised code:

name_list = ["Tim", "Lisa"]

key3, key4 = name_list

a_dict = {

   "Alex": 2,

   "Holly":4,

   key3:6,

   key4:6

}

print(a_dict)

In this example, we set the value for the keys ‘Tim’ and ‘Lisa’ to 6. Let’s run the code to see the result:

{'Alex': 2, 'Holly': 4, 'Tim': 6, 'Lisa': 6}

Example #2: Using a List as a Value in a Set

If we try to cast a list to a set and one of the values in the list is itself a list, we will throw the TypeError. Let’s look at a code example:

a_list = [1, 2, [3, 4], 5, 6]

a_set = set(a_list)

print(a_set)

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
----≻ 1 a_set = set(a_list)

TypeError: unhashable type: 'list'

This error occurs because sets require their items to be hashable. Only the immutable types like numbers are hashable out of the predefined Python types. But the list [3, 4] is mutable, so we cannot include it in the set.

Solution #1: Cast List to Tuple

We can cast the list item to a tuple before casting the full list to a set to solve this error. Let’s look at the revised code:

a_list = [1, 2, tuple([3, 4]), 5, 6]

a_set = set(a_list)

print(a_set)

Let’s run the code to get the result:

{1, 2, 5, (3, 4), 6}

Summary

Congratulations on reading to the end of this article! The error: TypeError: unhashable type: ‘list’ occurs when trying to get the hash value of a list.

If you want to get the hash of a container object, you should cast the list to a tuple before hashing.

For further reading on TypeError with unhashable data types, go to the article: How to Solve Python TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray’.

Go to the Python online courses page to learn more about coding in Python for data science and machine learning.

Have fun and happy researching!