print(list_columns) 方法三:使用itertuples()或iterrows()方法如果你需要更多的灵活性,可以使用itertuples()或iterrows()方法逐行迭代DataFrame,并手动将数据转换为列表。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) list_column = [row.A for index, row...
>>>timeit(lambda:list(data_frame.columns.values))1.301724927000123 但是,如果使用内置DataFrame.columns.values.tolist()方法,则可以实现最佳运行时间。 >>>data_frame.columns.values.tolist()['name','population','state']>>>timeit(lambda: data_frame.columns.values.tolist())0.6860591469999235 如我们所见,...
要将Pandas DataFrame转换为带有列名的NumPy数组,你可以使用DataFrame的values属性来获取NumPy数组,然后使用columns属性来获取列名。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C'...
"Salary": ["1000","12000","36000","15000","12000"],}df=pd.DataFrame(data, columns=["Name","DOB","Salary"])# Convert the 'Salary' column to a list using .valuessalary_list=df["Salary"].values.tolist()
但是,如果使用內建DataFrame.columns.values.tolist()方法,則可以實現最佳執行時間。 >>>data_frame.columns.values.tolist()['name','population','state']>>>timeit(lambda:data_frame.columns.values.tolist())0.6860591469999235 如我們所見,這種方法的效能比直接在DataFrame物件上進行迭代要好十倍。大多...
import pandas as pd df=pd.DataFrame([ ['James', '1/1/2014', '1000'], ['Michelina', '2/1/2014', '12000'], ['Marc', '3/1/2014', '36000'], ['Bob', '4/1/2014', '15000'], ['Halena', '4/1/2014', '12000'] ], columns=['Name', 'DOB','Salary']) df['DOB'].to...
对于DataFrame,.tolist()方法默认会将每一列转换为一个列表,而不是整个DataFrame。如果你想要将整个DataFrame转换为一个二维列表(即列表的列表),你可能需要按列或行迭代并收集结果: 按列转换为list(这是.tolist()的默认行为): python # 将每一列转换为list df_columns_list = df.tolist() # 注意:这实际...
一、dataframe创建 pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) data:numpy ndarray(结构化或同类),dict或DataFrame,Dict可以包含Series,数组,常量或类似列表的对象 index:dataframe的索引,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) ...
从Pandas DataFrame 系列中获取列表 Python 是一种众所周知的数据分析语言,主要归功于 Python 包。Pandas 是帮助我们更轻松地分析数据的软件包之一。 Pandastolist()方法将系列转换为 Python 的系列或内置列表。默认情况下,series 是pandas.core.series.Series数据类型和tolist()方法的类型,转换为数据列表。
有一个简单的方法可以解决上述问题,我们可以将dataframe.columns的结果转换为一个列表或者 NumPy 数组。 使用列表来显示 Pandas DataFrame 的所有列 为此,我们可以使用两种方法,tolist()或list()。这两个函数都将列名转换为一个列表,并给出相同的输出。