极客笔记Pandas 如何将DataFrame转换为列表
将Pandas DataFrame转换为列表是使用Python进行数据分析和操作的常见任务。Pandas库提供了强大的数据结构和功能，用于处理表格数据，但有些情况下需要将DataFrame转换为列表格式。通过将DataFrame转换为列表，我们可以灵活地进行各种操作，或者与其他Python数据结构一起使用。
在本文中，我们将探讨将Pandas DataFrame转换为列表的不同方法。我们将讨论使用values属性或to_dict（）方法等简单方法，以及使用列表推导的方法。通过提供详细的步骤和示例，本文将使您掌握将DataFrame转换为列表的知识。
方法1：使用values属性
将Pandas DataFrame转换为列表的方法之一是利用values属性。通过访问values属性，我们可以检索DataFrame的底层Numpy数组表示。随后，我们可以使用tolist（）方法将此数组转换为列表。该方法提供了一种方便的方式来获取DataFrame的列表表示，从而促进进一步的数据操作和分析。
示例
这是一个输入示例：
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a list using the 'values' attribute
df_list = df.values.tolist()
# Output the converted list
print(df_list)
输出
[[1, 'A'], [2, 'B'], [3, 'C']]
方法2：使用to_dict()方法
Pandas提供了一个方便的方法叫做to_dict()，它允许我们将DataFrame转换成字典。默认情况下，该方法将DataFrame转换成一个字典，其中列名作为键，映射到它们相应的值。然而，为了获得一个DataFrame的列表表示，我们可以通过使用values()方法来获取字典的值。
示例
以下是一个输入示例：
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a dictionary
df_dict = df.to_dict()
# Convert the dictionary values to a list
df_list = list(df_dict.values())
# Output the converted list
print(df_list)
输出
[{0: 1, 1: 2, 2: 3}, {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'}]
方法3：使用列表推导式
列表推导式是将Pandas DataFrame转换为列表的另一种方法。它允许我们迭代DataFrame的行或列，并轻松将值添加到新的列表中。这种简洁高效的方法简化了从DataFrame中提取数据的过程，使我们能够轻松构建列表表示。列表推导式提供了灵活性，可以根据特定需求定制转换过程，使其成为DataFrame到列表转换的多功能技术。
示例
以下是一个输入示例：
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a list using list comprehension
df_list = [list(row) for row in df.values]
# Output the converted list
print(df_list)
输出
[[1, 'A'], [2, 'B'], [3, 'C']]
结论
总之，将Pandas DataFrame转换为列表可以增强你在Python中的数据分析和能力。我们探索了各种方法，如使用values属性提取底层的Numpy数组，并使用tolist()将其转换为列表。to_dict()方法将DataFrame转换为字典，然后可以将其转换为列表。列表解析提供了一种简洁高效的方法，通过对行或列进行迭代来构建列表表示。将DataFrame转换为列表打开了进行分析、操作和与其他数据结构集成的可能性。掌握这些技巧可以使你能够在Python中高效地处理数据。