df['X'].unique()和TypeError:unshable type:'numpy.ndarray'

首先我建议你检查一下 type 你的 column . 你可以试一下

print (type(allHoldingsFund['BrokerMixed']))

如果这是一个 dataframe series ,您可以尝试

allHoldingsFund['BrokerMixed'].reset_index()['BrokerMixed'].unique()

看看这是否适合你。

看起来你的序列中有一个NumPy数组。但是你不能散列NumPy数组 pd.Series.unique ,就像 set ,依赖于散列。

如果不能确保序列数据仅由字符串组成,则可以在调用 pd系列独特 :

s = pd.Series([np.array([1, 2, 3]), 1, 'hello', 'test', 1, 'test'])

def tuplizer(x):
    return tuple(x) if isinstance(x, (np.ndarray, list)) else x

res = s.apply(tuplizer).unique()

print(res)

array([(1, 2, 3), 1, 'hello', 'test'], dtype=object)

当然,这意味着您的数据类型信息在结果中丢失,但至少您可以看到您的“唯一”NumPy数组,前提是它们是一维的。

数据列中有数组,可以尝试下列操作

allHoldingsFund['BrokerMixed'].apply(lambda x: str(x)).unique()