In diesem Artikel werden wir den Prozess der Konvertierung von a untersuchen Pandas DataFrame in eine Liste umwandeln. Wir werden uns mit den Methoden und Techniken befassen, die bei dieser Konvertierung zum Einsatz kommen, und Licht auf die Vielseitigkeit und Fähigkeiten von Pandas für den Umgang mit Datenstrukturen werfen Python .
Möglichkeiten zum Konvertieren von Pandas DataFrame in eine Liste
Es gibt verschiedene Methoden zur Konvertierung Pandas DataFrame in eine Liste konvertieren, diskutieren wir einige allgemein verwendete Methoden zum Konvertieren von Pandas DataFrame in eine Liste anhand eines Beispiels:
- Pandas DataFrame-Spalte zur Liste
- Pandas DataFrame in verschachtelte Liste
- Pandas DataFrame in verschachtelte Liste von Spalten
- Pandas DataFrame zum Auflisten mit Spaltennamen
Erstellen eines Datenrahmens in Pandas
Erstellen wir zunächst einen Basis-DataFrame:
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ],> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Print the dataframe> df> |
>
Beispielprogramme für die C-Programmierung
>
Ausgabe :
Name Age 0 Tony 35 1 Steve 70 2 Bruce 45 3 Peter 20>
Konvertieren eines Datenrahmens in eine Liste
Manchmal müssen Sie möglicherweise Ihren Pandas-Datenrahmen in eine Liste konvertieren. Um diese Aufgabe zu erfüllen, „ auflisten() „Funktion kann verwendet werden. Unten finden Sie ein einfaches Beispiel für die Verwendung dieser Funktion und die Konvertierung des erforderlichen DataFrame in eine Liste.
Python3
df.values.tolist()> |
>
>
Ausgabe :
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
Hier enthält jede innere Liste alle Spalten einer bestimmten Zeile.
Javascript trimmen
Pandas DataFrame kann auf verschiedene Arten in Listen konvertiert werden. Schauen wir uns nacheinander verschiedene Möglichkeiten an, einen DataFrame zu konvertieren.
Konvertieren der Pandas DataFrame-Spalte in eine Liste
In diesem Beispiel konvertieren wir die Spalte in die Liste unten. Der Code verwendet Pandas, um einen DataFrame aus einem Wörterbuch zu erstellen, das die Spalten „Name“ und „Alter“ enthält. Anschließend wird die Spalte „Name“ des DataFrame mithilfe von in eine Liste mit dem Namen „Names“ konvertierttolist()>Methode. Abschließend gibt der Code die resultierende Namensliste aus.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting DataFrame to a list containing> # all the rows of column 'Name'> names>=> df[>'Name'>].tolist()> # Printing the converted list.> print>(names)> |
>
>
Ausgabe:
['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter']>
Konvertieren von Pandas DataFrame in eine verschachtelte Liste
In diesem Beispiel haben wir den DataFrame in eine verschachtelte Liste konvertiert. Der folgende Code verwendet Pandas, um einen DataFrame aus einem zu erstellen Wörterbuch mit den Spalten „Name“ und „Alter“. Es initialisiert eine leere Liste mit dem Namen „res“ und durchläuft jede Spalte des DataFrame. Für jede Spalte speichert der Code die Werte der Spalte in einer temporären Liste („li“) und hängt diese Liste an „res“ an. Schließlich gibt der Code die resultierende Liste aus, die Listen enthält, die die Werte jeder Spalte in der Spalte darstellen Datenrahmen.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Creating an empty list> res>=>[]> # Iterating through the columns of> # dataframe> for> column>in> df.columns:> > ># Storing the rows of a column> ># into a temporary list> >li>=> df[column].tolist()> > ># appending the temporary list> >res.append(li)> > # Printing the final list> print>(res)> |
>
>
Ausgabe:
[['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter'], [35, 70, 45, 20]]>
Konvertieren von Pandas DataFrame in eine verschachtelte Liste von Spalten
In diesem Beispiel verwenden wir df.values.tolist() Methode zum Konvertieren des Datenrahmens in eine Liste wie unten. Der Code verwendet Pandas, um einen Datenrahmen aus einem Wörterbuch zu erstellen, das die Spalten „Name“ und „Alter“ enthält. Es verwendet dann das „ df.values.tolist( )‘-Methode, um den gesamten DataFrame in eine Liste („li“) umzuwandeln. Die resultierende Liste stellt jede Zeile des DataFrame als Unterliste dar, und der Code gibt diese transformierte Liste aus. Dieser prägnante Ansatz optimiert den Prozess der Konvertierung eines DataFrames in eine verschachtelte Liste seiner Werte.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
>
Anonyme Java-Funktion
Ausgabe :
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
Konvertieren von Pandas DataFrame in eine Liste mit Spaltennamen
In diesem Beispiel konvertieren wir den Datenrahmen in eine Liste mit Spaltennamen, da der folgende Code Pandas verwendet, um eine Tabelle aus einem Wörterbuch zu erstellen. Es erstellt eine Liste („li“), indem es Spaltennamen zusammenstellt (konvertiert in a Unterliste verwenden df.columns.values.tolist()> ) und die Werte der Tabelle ( df.values.tolist()> ). Die Liste enthält also im ersten Teil die Namen der Spalten und der Rest der Liste enthält die tatsächlichen Informationen in der Tabelle. Der Code zeigt dann diese Liste an und gibt sowohl die Namen der Spalten als auch die Daten klar an.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> [df.columns.values.tolist()]>+> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
>
Ausgabe:
[['Name', 'Age'], ['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>