list(df['column'])与df['column'].to_list()有什么区别？

Question

当我想从DataFrame列（pandas 1.0.1）中获取列表时，我可以执行以下操作：

 df['column'].to_list()

或者我可以使用：

list(df['column'])

这两个方法都很有效，但它们之间有什么区别呢？ 有一个方法比另一个更好吗？

- igorkf

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list() 是 Python 内置函数，而 df.to_list() 则是 DataFrame 的便利函数。在 IDE 中运行一些 %%timeit 基准测试，看看哪个运行速度更快。 - S3DEV

大多数情况下，这对于numpy数组非常有用。尝试：a = np.array(1) -> list(a)将会给你一个错误，而a.tolist()将返回一个标量。 - Erfan

Answer 1

list 接收一个可迭代对象并返回一个纯 Python 列表。这是将 任何 可迭代对象转换为纯 Python 列表的内置 Python 方式。

to_list 是核心 pandas 对象类中的一个方法，它将其对象转换为纯 Python lists。区别在于实现是由 pandas 核心开发人员完成的，他们可以根据自己的理解优化该过程，并/或者在转换中添加额外的功能，而纯粹的 list(....) 不会做到这一点。

例如，这段代码的来源是:

def tolist(self):
    '''(...)
    '''
    if self.dtype.kind in ["m", "M"]:
        return [com.maybe_box_datetimelike(x) for x in self._values]
    elif is_extension_array_dtype(self._values):
        return list(self._values)
    else:
        return self._values.tolist()

这基本意味着 to_list 可能会使用普通的列表推导 - 类似于 list(...) 但强制最终对象是panda的 datetime 类型而不是Python的datetime类型 -; 直接将其转换为纯 list(...); 或使用 numpy 的 tolist() 实现。

后者与Python的list(...)之间的区别可以在此线程中找到。

- rafaelc