Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah anda menukar lajur atau baris Pandas DataFrame kepada senarai?

Bagaimanakah anda menukar lajur atau baris Pandas DataFrame kepada senarai?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-10-27 01:02:30
asal
979 orang telah melayarinya

How do you convert a Pandas DataFrame column or row to a list?

Cara Menukar Lajur Pandas DataFrame atau Baris ke Senarai

Dalam panda DataFrame, setiap lajur diwakili oleh objek Siri panda. Untuk mendapatkan perwakilan senarai lajur, anda boleh menggunakan kaedah tolist() pada objek Siri. Contohnya:

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

data_dict = {'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']}

df = pd.DataFrame(data_dict)
cluster_list = df['cluster'].tolist()
print(cluster_list)</code>
Salin selepas log masuk

Output:

['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']
Salin selepas log masuk

Anda juga boleh menghantar objek Siri ke senarai terus menggunakan list():

<code class="python">cluster_list = list(df['cluster'])</code>
Salin selepas log masuk

Untuk mendapatkan perwakilan senarai keseluruhan baris, anda boleh mengaksesnya menggunakan kaedah iloc() DataFrame.

<code class="python">row1_list = df.iloc[0].tolist()
print(row1_list)</code>
Salin selepas log masuk

Output:

[1000, '4000', 'Y']
Salin selepas log masuk

Begitu juga, anda boleh menghantar keseluruhan baris ke senarai terus:

<code class="python">row1_list = list(df.iloc[0])</code>
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah anda menukar lajur atau baris Pandas DataFrame kepada senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan