リスト型で格納されているデータ項目に対する、pandasの「unique()」コマンドの適用について

Question

実現したいこと

リスト型で格納されているデータ項目に対して、pandasの「unique()」コマンドを適用する。

前提

python 3.9.7
pandas 1.3.4

（例）
DBの項目でリスト形式で格納されているものがあります。
何種類あるか確認したく、pandasのunique()コマンドやnunique()コマンドを使用してみましたが、
全く機能しません。

発生している問題・エラーメッセージ

df = pd.read_csv("df_temp.csv")
df
name value
0 [a] 　　　12
1 [a,b] 　　　13
2 [a] 　　　9
3 [b] 　　　5
4 [c] 　　　8

エラーメッセージ

TypeError: unhashable type: 'list'

該当のソースコード

df["name"].unique() 

試したこと

df_temp = df[ df["name"] == ['a'] ]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

下記エラーメッセージ
('Lengths must match to compare', (14936,), (1,))

Comments

[melian]

こちら、df_temp.csv の中身はどの様になっているのでしょう？例えば、以下の様な内容になっていて、

name,value
['a'],12
"['a','b']",13
['a'],9
['b'],5
['c'],8

以下の様に読み込めば name 列がリストになるのですが、、、

from ast import literal_eval
df = pd.read_csv('df_temp.csv', converters={'name': literal_eval})

[melian]

質問取り下げとのことですが、リストの中身の順序は問わない場合には `frozenset` でもよいかと思います。

df['name'].transform(frozenset).unique()

[biginner999]

勉強になります。
コメントに気づかず、回答が遅れて申し訳ありませんでした。

Answer 1

早速のご回答をいただきありがとうございました。
最終的には、df_temp = df[ df["name"] == ['a'] ]のようなコマンドで、各リストの全パターンでデータフレームの行を抽出することを目標にしていましたが、おそらくこれは不可能な気がいたしますので、質問を取り下げます。
お騒がせして申し訳ありませんでした。

Answer 2

tuple型だとhashableでuniqueが使えるので以下のように変換してやればよいと思います。
なおa,bとb,aは異なるものとして数えます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':[['a'],['a','b'],['a'],['b'],['c']]})
ret = df['name'].apply(tuple).unique()
print(ret) # [('a',) ('a', 'b') ('b',) ('c',)]