把dataframe转换为list
输入多维dataframe:
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df = pd.DataFrame({ 'a' :[ 1 , 3 , 5 , 7 , 4 , 5 , 6 , 4 , 7 , 8 , 9 ], 'b' :[ 3 , 5 , 6 , 2 , 4 , 6 , 7 , 8 , 7 , 8 , 9 ]}) |
把a列的元素转换成list:
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# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist() |
把a列中不重复的元素转换成list:
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df[ 'a' ].drop_duplicates().values.tolist() |
输入一维dataframe:
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df = pd.DataFrame([ 3 , 5 , 6 , 2 , 4 , 6 , 7 , 8 , 7 , 8 , 9 ]) |
转换成list[list]:
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df.values.tolist() |
把series转换为list
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Series.tolist() |
Python 将Dataframe转化为字典(dict)
有时候我们需要Dataframe中的一列作为key,另一列作为key对应的value。比如说在已知词频画词云的时候,这个时候需要传入的数据类型是词典。
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import pandas as pd data = pd.DataFrame([[ 'a' , 1 ],[ 'b' , 2 ]], columns = [ 'key' , 'value' ]) dict1 = dict ( zip (data[ 'key' ],data[ 'value' ])) |
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data Out[ 25 ]: key value 0 a 1 1 b 2 |
输出结果:
dict1
Out[8]: {'a': 1, 'b': 2}
Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。但是,这种方法是复合的字典,每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值,每一列的值作为字典的value,然后再将所有的列放在一个字典里面。
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data.to_dict() Out[ 10 ]: { 'key' : { 0 : 'a' , 1 : 'b' }, 'value' : { 0 : 1 , 1 : 2 }} |
其实我们把key列作为index,再用上面的方法也可以实现一列为字典key,另一列为value。
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dict2 = data.set_index( 'key' ).to_dict() |
在使用时需要注意的是,这种方法输出的字典也是复合的字典,有一个用做字典value的列的列名。
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dict2 Out[ 24 ]: { 'value' : { 'a' : 1 , 'b' : 2 }} |
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原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/99292830