2. 使用Pandas DataFrame的.values属性或.tolist()方法将DataFrame转换为列表 使用.values.tolist()方法 .values属性会返回一个NumPy数组,然后我们可以使用.tolist()方法将这个数组转换为列表。 python # 将整个DataFrame转换为列表(嵌套列表) df_list = df.values.tolist() print(df_list) # 输出: [['Alice...
values返回DataFrame的Numpy表示。方法：方法描述abs()返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。add(other[...
>>>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,...
importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 选择多列并转换为嵌套列表selected_columns_list=df[['Name','City']].values.tolist()print(selected_columns_list) Pyth...
import pandas as pd>>>df= pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9],'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})>>>df['a'].values.tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use>>>df['a'].tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7...
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。 使用tolist()方法从 Pandas DataFrame 系列中获取列表 本文将讨论如何从 Pandas Dataframe 列中获取列表。我们将首先将 CSV 文件读入 Pandas DataFrame。
print("列表 from values 属性:", list_from_values) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2 使用to_numpy()方法 to_numpy()方法可以将 DataFrame 直接转换为 NumPy 数组,然后再将 NumPy 数组转换为列表。 import pandas as pd # 创建 DataFrame ...
columns = df.columns.values.tolist() #列名 一、增加列和行 二、插入新增列、行 importpandasas pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) ...
将Pandas Dataframe列转换为'list'类型的方法是使用tolist()方法。该方法将DataFrame列转换为Python列表。具体步骤如下: 首先,确保已经导入了Pandas库。可以使用以下代码导入Pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 然后,读取或创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame对象。 要将Dat...
行索引：index列索引：columns值：values（NumPy的二维数组）2.DataFrame的创建最常见的方法是传递一个字典...