将python中缓存的pandas数据帧传递给另一个缓存函数时会出现"unhashable type: dataFrame“错误

出现"unhashable type: dataFrame"错误的原因是Python中的字典（包括set）的键必须是不可变对象，而pandas的数据帧（DataFrame）是可变对象。因此，不能直接将数据帧作为字典的键传递给缓存函数。

解决这个问题的方法是使用数据帧的哈希值作为键，而不是数据帧本身。可以通过调用数据帧的hash()方法来获取其哈希值，并将其传递给缓存函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

def cache_function(data):
    # 缓存函数的逻辑
    pass

def main_function(df):
    key = hash(df)  # 获取数据帧的哈希值作为键
    cache_function({key: df})  # 将哈希值和数据帧传递给缓存函数

# 示例用法
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
main_function(df)

在这个示例中，我们使用hash(df)获取数据帧的哈希值，并将其作为键传递给缓存函数cache_function()。

这样做的优势是可以解决"unhashable type: dataFrame"错误，确保数据帧可以被正确传递给缓存函数。

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