Wie greifen Sie auf DataFrame-Spalten und -Zeilen als Listen in der Pandas-Bibliothek von Python zu?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-10-26 17:13:30
Original
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How do you access DataFrame columns and rows as lists in Python's Pandas library?

Auf DataFrame-Spalten und -Zeilen als Listen zugreifen

In der Pandas-Bibliothek von Python enthält ein DataFrame Zeilen und Spalten mit Tabellendaten. Um auf den Inhalt einer DataFrame-Spalte oder -Zeile zuzugreifen, können Sie die folgenden Methoden verwenden:

1. Spalteninhalte abrufen

Um den Inhalt einer DataFrame-Spalte als Liste abzurufen, verwenden Sie die Methode tolist() für das Series-Objekt, das die Spalte darstellt. Sie können die Serie auch mit der Funktion list() in eine Liste umwandeln.

<code class="python">import pandas as pd

# Create a DataFrame from sample data
df = pd.DataFrame({
    'cluster': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'load_date': ['1/1/2014', '2/1/2014', '3/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '7/1/2014', '8/1/2014', '9/1/2014'],
    'budget': [1000, 12000, 36000, 15000, 12000, 90000, 22000, 30000, 53000],
    'actual': [4000, 10000, 2000, 10000, 11500, 11000, 18000, 28960, 51200],
    'fixed_price': ['Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N']
})

# Convert column values to a list
cluster_list = df['cluster'].tolist()

# Alternatively, you can cast the Series to a list
cluster_list = list(df['cluster'])</code>
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2. Zeileninhalt abrufen

Um den Inhalt einer DataFrame-Zeile als Liste abzurufen, verwenden Sie den loc- oder iloc-Accessor mit dem entsprechenden Zeilenindex.

<code class="python"># Get row 1 as a list using 'loc'
row_1_list = df.loc[0].tolist()

# Get row 1 as a list using 'iloc'
row_1_list = df.iloc[0].tolist()</code>
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Beispielausgabe :

cluster_list: ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']
row_1_list: [1000, 4000, 'Y']
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie greifen Sie auf DataFrame-Spalten und -Zeilen als Listen in der Pandas-Bibliothek von Python zu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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