或者,如果你想要将整个DataFrame转换为列表的列表(即每个子列表代表一行),可以使用.values.tolist()方法: python df_list = df.values.tolist() print(df_list) 这样,你就可以轻松地将Pandas DataFrame中的数据转换为Python列表,以便进行进一步的处理或分析。
使用tolist()方法,不保留索引 result = df.tolist() 使用to_list()方法,保留索引 result = df.to_list(keep_index=True) (3)返回值不同:由于tolist()和to_list()的功能相同,因此它们的返回值也是相同的,都是将DataFrame或Series对象转换为列表,由于to_list()可以保留索引,因此在返回值中可能会包含索引信息。
Part 3:部分代码解读 list_fields = df_1.to_dict(orient='records'),使用了to_dict函数,其中orient=’records’,简单记忆法则,records表示记录,对应数据库的行 Part 4:延伸 以上方法将Df按行转换,那么是否可以按列进行转换呢?查了下orient参数,发现可以取值的参数非常多,如下图所示 发现list满足需求,观察实际...
import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'], 'Age': [20, 21, 19, 22], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) # 将'Name'列转换为列表列 name_list = df['Name'].tolist() print(name_...
方法一:使用.tolist()方法Pandas的DataFrame对象有一个tolist()方法,可以直接将DataFrame转换为嵌套列表。这个方法会按照列的顺序进行转换,将每一列的数据转换为一个列表,然后这些列表被嵌套在一起形成一个嵌套列表。示例代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, ...
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...
方法一:使用 tolist() /to_list()方法将 Dataframe 列转换为列表; 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', '...
tolist()方法将Series转换为一个列表。import pandas as pd df=pd.DataFrame([ ['James', ...
df.columns df.columns 返回Index,可以通过 tolist(), 或者 list(array) 转换为list ,输出列名称的列表 其余几类方法: 1.list(df)2.df.columns.values 返回 array 1.2 选取数据(数据切片) jianshu.com/p/199a653e9 1.2.1通过索引选择 总结: df[]只能进行行选择,或列选择,不能同时进行列选择;行选择可...
输出列,包括两种方法,从结果上来看没有什么区别,具体有啥区别,欢迎留言来分享 df_1["time"].values.tolist(),格式:df[列名].values.tolist() df_1["time"].tolist(),格式:df[列名].tolist() 输出行,本文中其实还是采用输出列的方式,即先将原来的df_1转置再输出列信息,...