unhashable type: ‘list’の原因と直し方｜Python

TypeError: unhashable type: 'list' は、list を dict のキーや set の要素にしようとしたときのエラーです。 dict のキーと set の要素には、中身が変わらない値（ハッシュ可能な値）しか使えません。list・dict・set は中身を変えられるので使えません。

確認環境：Python 3.11、pandas 2.2.3・3.0.6（確認日 2026年10月11日）。

再現：エラーになる書き方

in で調べるだけでもエラーになります。 set や dict を調べるときも、内部でハッシュ値を計算するためです。

なぜ list はキーにできないのか

dict や set は、値から計算したハッシュ値で、場所を決めて保存しています。もし list をキーにして、あとで中身を変えると、ハッシュ値が変わり、保存した場所から見つけられなくなります。そのため Python は、中身を変えられる list・dict・set をキーに使わせません。

Python 公式の用語集でも、「変更できないほとんどの組み込みの型はハッシュ可能、変更できるコンテナ（list・dict）はハッシュ可能でない。tuple・frozenset は、中身がすべてハッシュ可能なときだけハッシュ可能」とされています。表の最後の (1, [2, 3]) がエラーになったのはこのためです。

直し方1：list → tuple

counts = {}
key = tuple(["東京", "大阪"])           # ('東京', '大阪')
counts[key] = 1                         # OK

リストのリストの重複を消すなら、tuple にしてから dict.fromkeys で、順番を保ったまま消せます。

rows = [[1, 2], [3], [1, 2]]
unique = list(dict.fromkeys(tuple(r) for r in rows))
# [(1, 2), (3,)]

中に list が入った list（[[1, [2, 3]]]）は、内側も tuple にする必要があります。

直し方2：set → frozenset、dict → frozenset または JSON 文字列

groups = {frozenset({1, 2})}                       # set の中に set を入れたいとき

# dict をキーにしたいとき（並び順に関係なく同じ dict を同じキーにする）
key1 = frozenset({"id": 1, "a": 2}.items())
key2 = json.dumps({"id": 1, "a": 2}, sort_keys=True)  # '{"a": 2, "id": 1}'

直し方3：lru_cache には tuple で渡す

@functools.lru_cache
def total(items):
    return sum(items)

total([1, 2, 3])        # TypeError: unhashable type: 'list'
total((1, 2, 3))        # 6

lru_cache は、引数をキーにして結果を覚えるため、引数もハッシュ可能である必要があります。呼び出し側で tuple にして渡します。

直し方4：dataclass は frozen=True

@dataclass
class P:
    x: int

{P(1)}                 # TypeError: unhashable type: 'P'

@dataclass(frozen=True)
class F:
    x: int

{F(1), F(1)}           # {F(x=1)}    ← 同じ値は1つにまとまる

用語集では「自作のクラスのオブジェクトは、既定でハッシュ可能」とされていますが、@dataclass は既定で == での比較を作るため、ハッシュ可能でなくなりました（unhashable type: 'P'）。frozen=True にすると、値を変えられない代わりに、set や dict のキーに使えます。

pandas で出るとき

列の値が list（タグ・選択肢の一覧など）だと、pandas の操作で同じエラーになります。

df = pd.DataFrame({"name": ["佐藤", "鈴木", "佐藤"],
                   "tags": [["A", "B"], ["C"], ["A", "B"]],
                   "score": [1, 2, 3]})

# list の列を tuple にしてから
df2 = df.assign(tags=df["tags"].apply(tuple))
df2.drop_duplicates(subset=["name", "tags"])

# タグごとに数えたいなら、行を分けてから
df["tags"].explode().value_counts()
# A 2 / B 2 / C 1

explode() は、list の要素ごとに行を分けます。 「タグ A が付いた件数」のように、list の中身で集計したいときに使います。

似たエラー：set を列の指定に使った

df[{"name"}]
# TypeError: Passing a set as an indexer is not supported. Use a list instead.

列を選ぶときは、set（{ }）ではなく list（[ ]）で指定します。

確認の手順（チェックリスト）

よくある質問

Q. tuple に変えたら、あとで中身を変えられません。 A. キーとして使う値は、変えないのが前提です。中身を変えたいデータは list のまま値の側に持ち、キーには ID や tuple を使います。

Q. JSON から読み込んだデータで出ます。 A. JSON の配列は list、オブジェクトは dict として読み込まれます。それをキーや set に入れるときは、上の方法で tuple・JSON 文字列などに変えます。

まとめ

• list・dict・set は中身を変えられるので、dict のキーや set の要素にできない
• list → tuple、set → frozenset、dict → frozenset(d.items()) か JSON 文字列
• tuple でも、中に list があるとエラー
• in での確認・lru_cache の引数・@dataclass（frozen なし）でも出る
• pandas は list の列で drop_duplicates・groupby が失敗。tuple にするか explode()

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月11日です。

• Python ドキュメント「Glossary」（hashable）：https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable

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