Pandas把dataframe或series轉(zhuǎn)換成list的方法
把dataframe轉(zhuǎn)換為list
輸入多維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(bǔ)列的元素轉(zhuǎn)換成list：
# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist()
把a(bǔ)列中不重復(fù)的元素轉(zhuǎn)換成list：
df['a'].drop_duplicates().values.tolist()
輸入一維dataframe：
df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])
轉(zhuǎn)換成list[list]：
df.values.tolist()
把series轉(zhuǎn)換為list
Series.tolist()
Python 將Dataframe轉(zhuǎn)化為字典（dict）
有時候我們需要Dataframe中的一列作為key，另一列作為key對應(yīng)的value。比如說在已知詞頻畫詞云的時候，這個時候需要傳入的數(shù)據(jù)類型是詞典。
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
輸出結(jié)果：
dict1
Out[8]: {'a': 1, 'b': 2}
Dataframe有自帶的方法可以將Dataframe轉(zhuǎn)換為字典的格式。但是，這種方法是復(fù)合的字典，每一列以dataframe的index為key而不是某一列的值，每一列的值作為字典的value，然后再將所有的列放在一個字典里面。
data.to_dict()
Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}
其實(shí)我們把key列作為index，再用上面的方法也可以實(shí)現(xiàn)一列為字典key，另一列為value。
dict2 = data.set_index('key').to_dict()
在使用時需要注意的是，這種方法輸出的字典也是復(fù)合的字典，有一個用做字典value的列的列名。
dict2
Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}
到此這篇關(guān)于Pandas把dataframe或series轉(zhuǎn)換成list的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas把dataframe或series轉(zhuǎn)換成list內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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