Pandas轉List

在數據分析和數據處理過程中，使用Pandas是非常方便和高效的選擇。在許多情況下，我們需要將Pandas的數據轉換為List格式，以便於後續的數據操作和使用。在本文中，我們將從多個方面來詳細闡述Pandas轉List的相關知識。

一、Pandas轉HTML

在Pandas中，將數據轉換為HTML表格是非常容易的。Pandas提供了to_html()方法，可以將DataFrame轉換為HTML格式的表格。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame轉換為HTML格式的表格
html = df.to_html()

# 打印HTML表格
print(html)

上述代碼將輸出以下HTML格式的表格：

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>name</th>
      <th>age</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>Alice</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>Bob</td>
      <td>30</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>Charlie</td>
      <td>35</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

二、Pandas列轉List

在Pandas中，我們可以很方便地將DataFrame的某一列轉換為List。我們只需要選取指定列，並使用tolist()方法即可。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將age列轉換為List
age_list = df['age'].tolist()

# 打印age_list
print(age_list)

上述代碼將輸出以下結果：

[25, 30, 35]

三、Pandas轉Excel

Pandas也可以將數據轉換為Excel格式的文件。我們可以使用to_excel()方法將DataFrame轉換成Excel文件。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame轉換為Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet1')

上述代碼將在當前目錄下輸出一個名為data.xlsx的Excel文件，文件中包含一個名為Sheet1的工作表，數據來自DataFrame。

四、Pandas轉列表

在Pandas中，我們可以使用values屬性將DataFrame轉換為Numpy的數組，並使用tolist()方法將數組轉換為列表。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame轉換為列表
data_list = df.values.tolist()

# 打印data_list
print(data_list)

上述代碼將輸出以下結果：

[['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]

五、Pandas轉字符串

在Pandas中，我們可以使用to_string()方法將DataFrame轉換為字符串。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame轉換為字符串
data_str = df.to_string(index=False)

# 打印data_str
print(data_str)

上述代碼將輸出以下結果：

 name  age
 Alice   25
   Bob   30
Charlie  35

六、Pandas轉字典

在Pandas中，我們可以使用to_dict()方法將DataFrame轉換為字典。注意，此方法將會創建一個嵌套的字典結構，其中鍵為列標籤，值為對應的數據。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將DataFrame轉換為字典
data_dict = df.to_dict()

# 打印data_dict
print(data_dict)

上述代碼將輸出以下結果：

{'name': {0: 'Alice', 1: 'Bob', 2: 'Charlie'}, 'age': {0: 25, 1: 30, 2: 35}}

七、Pandas轉float

在Pandas中，我們可以使用astype()方法將DataFrame中的數值類型轉換為float類型。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將age列的數值類型轉換為float
df['age'] = df['age'].astype(float)

# 打印df
print(df)

上述代碼將輸出以下結果：

      name   age
0    Alice  25.0
1      Bob  30.0
2  Charlie  35.0

八、Pandas行轉列

在Pandas中，我們可以使用melt()方法將DataFrame中的行數據轉換為列數據。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'math': [85, 92, 78], 'english': [80, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 將數據進行行轉列
df = df.melt(id_vars='name', var_name='subject', value_name='score')

# 打印df
print(df)

上述代碼將輸出以下結果：

      name  subject  score
0    Alice     math     85
1      Bob     math     92
2  Charlie     math     78
3    Alice  english     80
4      Bob  english     85
5  Charlie  english     90

九、Pandas字符串轉時間

在Pandas中，我們可以使用to_datetime()方法將字符串類型的日期時間轉換為datetime類型。

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# 將date列的字符串類型轉換為datetime類型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 打印df
print(df)

上述代碼將輸出以下結果：

      name       date
0    Alice 2022-01-01
1      Bob 2022-02-01
2  Charlie 2022-03-01

十、Pandas列錶轉Series

在Pandas中，我們可以使用Series()方法將列錶轉換為Series類型。

import pandas as pd

# 創建一個列表
data_list = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]

# 將列錶轉換為Series類型
df = pd.Series(data_list)

# 打印df
print(df)

上述代碼將輸出以下結果：

0      [Alice, 25]
1        [Bob, 30]
2    [Charlie, 35]
dtype: object

總結

通過以上介紹，我們了解到了Pandas中將數據轉換為List的多種方法，包括Pandas轉HTML、Pandas列轉List、Pandas轉Excel、Pandas轉列表、Pandas轉字符串、Pandas轉字典、Pandas轉float、Pandas行轉列、Pandas字符串轉時間和Pandas列錶轉Series。使用這些轉換方法，我們可以將Pandas數據方便地轉換為List類型，以便於後續的數據分析和處理。