pandas 转列表

pandas 转列表

在数据处理和分析过程中，经常会使用到 pandas 这个强大的库。pandas 提供了 DataFrame 数据结构，方便我们处理表格数据。有时候，我们需要将 DataFrame 转换为 Python 中的列表，以便进一步处理或分析数据。本文将详细介绍如何将 pandas 中的 DataFrame 转换为列表。

1. 使用 values 属性转换

pandas 的 DataFrame 对象提供了一个 values 属性，可以将 DataFrame 中的数据转换为 NumPy 数组。接着，我们可以将 NumPy 数组转换为列表。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 values 属性将 DataFrame 转换为 NumPy 数组
array = df.values

# 将 NumPy 数组转换为列表
list_data = array.tolist()

print(list_data)

运行以上代码，得到的结果是：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c'], [4, 'd']]

2. 使用 to_list() 方法转换

pandas 从 0.24.0 版本开始提供了一个 to_list() 方法，可以直接将 DataFrame 转换为列表。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 to_list() 方法将 DataFrame 转换为列表
list_data = df.to_numpy().tolist()

print(list_data)

运行以上代码，得到的结果也是：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c'], [4, 'd']]

3. 使用 iterrows() 方法转换

除了以上两种方法，还可以使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame 的行，并将每一行转换为列表。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个空列表，用于存储转换后的数据
list_data = []

# 遍历 DataFrame 的行
for index, row in df.iterrows():
    list_data.append(row.tolist())

print(list_data)

运行以上代码，同样得到的结果为：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c'], [4, 'd']]

通过本文介绍的方法，我们可以将 pandas 中的 DataFrame 转换为 Python 中的列表，方便进行后续的数据处理和分析。