Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah cara saya mengekstrak data daripada Pandas DataFrame sebagai senarai?

Bagaimanakah cara saya mengekstrak data daripada Pandas DataFrame sebagai senarai?

DDD
Lepaskan: 2024-10-27 12:58:30
asal
992 orang telah melayarinya

How do I extract data from a Pandas DataFrame as a list?

Mengekstrak Data daripada Pandas DataFrame sebagai Senarai

Dalam Pandas DataFrame, setiap lajur mewakili Siri Pandas, yang boleh ditukar menjadi senarai Python. Keupayaan ini membolehkan lelaran yang cekap melalui data dan membolehkan pemprosesan dan visualisasi selanjutnya.

Untuk mengekstrak kandungan lajur sebagai senarai, kaedah .tolist() atau hantaran senarai(x) boleh digunakan. Contohnya, jika anda mempunyai DataFrame df dengan lajur bernama 'cluster', anda boleh mendapatkan semula kandungannya sebagai senarai menggunakan kod berikut:

column1_list = df['cluster'].tolist()
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, jika anda ingin mendapatkan keseluruhan lajur atau baris sebagai senarai, anda boleh menggunakan kaedah .to_numpy(), yang menukar data kepada tatasusunan NumPy atau sifat .values(), yang mengembalikan tatasusunan NumPy 2D yang mewakili data DataFrame.

Untuk contohnya, untuk mengekstrak keseluruhan lajur pertama sebagai senarai, anda akan menggunakan:

column1_list = df[df.columns[0]].tolist()
Salin selepas log masuk

Atau, untuk mendapatkan semula baris pertama sebagai tatasusunan:

row1_array = df.iloc[0].to_numpy() # or df.iloc[0].values
Salin selepas log masuk

Dengan memanfaatkan teknik ini, anda boleh mengekstrak data dengan mudah daripada Pandas DataFrames ke dalam senarai untuk pemprosesan atau analisis seterusnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah cara saya mengekstrak data daripada Pandas DataFrame sebagai 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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan