Pandas把dataframe或series转换成list的方法

把dataframe转换为list

输入多维dataframe：

 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：

# 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：

df['a'].drop_duplicates().values.tolist()

输入一维dataframe：

df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])

转换成list[list]：

df.values.tolist()

把series转换为list

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。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value'])
dict1 = dict(zip(data['key'],data['value']))
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。

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。

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。

dict2

Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}

到此这篇关于Pandas把dataframe或series转换成list的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas把dataframe或series转换成list内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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