Python DataFrame轉List用法介紹

Python中常用的數據結構之一為DataFrame，但有時需要針對特定需求將DataFrame轉為List。本文從多個方面針對Python DataFrame轉List詳細介紹。

一、簡介與背景

DataFrame是Python中Pandas庫中的一種重要數據結構，可以靈活存儲、操作數據。但是在實際應用中，有時需要將DataFrame轉換為List類型再進行操作。轉List通常是為了方便輸入到某些函數或API接口中，或者由於某些限制只允許使用List類型。

二、方法1：使用tolist函數

DataFrame提供了tolist()函數，可以直接將DataFrame轉為List類型。

import pandas as pd

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 使用tolist()函數進行轉換
lst = df.values.tolist()

print(lst)

代碼輸出結果：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]

可以看出，tolist函數將DataFrame轉換為List，List的每個元素對應一行DataFrame。

三、方法2：使用list()函數

有時候我們可能需要定製List中元素的格式，例如只取DataFrame中的特定列（即某些特定元素），此時可以使用list()函數。

import pandas as pd

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 獲取指定列
lst = list(df['A'])

print(lst)

代碼輸出結果：

[1, 2, 3]

使用list()函數時，可以根據自己的需要獲取相應列，例如上述代碼只獲取了DataFrame中的’A’列。

四、方法3：遍歷DataFrame

遍歷DataFrame並使用append函數逐行添加到List中也是一種常見的方法。可以通過iloc函數訪問DataFrame中每行的元素，並使用append函數將其逐行添加到List中。

import pandas as pd

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 遍歷DataFrame並添加到List中
lst = []
for row in df.itertuples(index=False):
    lst.append(list(row))

print(lst)

代碼輸出結果：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]

使用for循環遍歷DataFrame中每行元素，並使用append函數添加到List中，最終得到DataFrame轉化為的List對象。

五、方法4：使用numpy庫

在實現一些高級操作時，可以使用NumPy庫進行DataFrame轉List的操作。下面的示例展示了如何使用NumPy庫將DataFrame轉成List類型。

import pandas as pd
import numpy as np

# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 使用numpy庫進行轉換
lst = np.array(df).tolist()

print(lst)

代碼輸出結果：

[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]

可以看出可以使用NumPy庫的array()函數將DataFrame轉換為array類型，然後通過tolist()函數轉換為List類型。

六、總結

本文介紹了多種方法如何在Python中將DataFrame轉換為List類型，包括使用DataFrame自帶的tolist()函數、使用list()函數、遍歷DataFrame和使用NumPy庫等方法。通過本文的介紹，我們可以更加靈活地處理數據。如果您對DataFrame有更多的操作需求，可以查閱官方文檔以獲得更多信息。