Pandas DataFrame 转换为列表嵌套列表

Question

Pandas DataFrame 转换为列表嵌套列表

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将列表嵌套转换成pandas数据框架很容易：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])

但是我如何将df转换回列表嵌套列表的形式？

lol = df.what_to_do_now?
print lol
# [[1,2,3],[3,4,5]]

- bumpkin

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pd.DataFrame.what_to_do_now = lambda self: self.values.tolist(); lol = df.what_to_do_now(); print(lol) # [[1,2,3],[3,4,5]] 它能正常工作，如果你能相信的话。 - cs95

14个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- AMC · Answer 1

注意：我在 Stack Overflow 上看到很多情况，将 Pandas Series 或 DataFrame 转换为 NumPy 数组或纯 Python 列表是完全不必要的。如果您是该库的新手，请考虑仔细检查您需要的功能是否已由这些 Pandas 对象提供。

引用 @jpp 的评论：

实际上，通常没有必要将 NumPy 数组转换为列表。

如果 Pandas DataFrame/Series 无法正常工作，您可以使用内置的 DataFrame.to_numpy 和 Series.to_numpy 方法。

- xjcl · Answer 2

我写了一个函数，允许包含索引列或标题行：

def df_to_list_of_lists(df, index=False, header=False):
    rows = []
    if header:
        rows.append(([df.index.name] if index else []) + [e for e in df.columns])
    for row in df.itertuples():
        rows.append([e for e in row] if index else [e for e in row][1:])
    return rows

- Tms91 · Answer 3

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这很简单：

import numpy as np

list_of_lists = np.array(df)

- Tms91

这与使用 DataFrame.values 或 DataFrame.to_numpy() 有何不同？不要担心它创建的是 NumPy 数组而不是纯 Python 列表。 - AMC

- Ram Prajapati · Answer 4

我们可以使用DataFrame.iterrows()函数来迭代给定数据框的每一行，并将每一行的数据构造成一个列表：

# Empty list 
row_list =[] 

# Iterate over each row 
for index, rows in df.iterrows(): 
    # Create list for the current row 
    my_list =[rows.Date, rows.Event, rows.Cost] 

    # append the list to the final list 
    row_list.append(my_list) 

# Print 
print(row_list)

我们可以成功将给定数据框中的每一行提取为一个列表。