Python教程-将数据框转换为列表
在本教程中，我们将学习如何将数据框转换为简单的Python列表。我们将学习有关将数据框转换为列表的所有方法。在继续使用这些方法之前，让我们看看什么是数据框，以及如何在Python中使用Pandas创建数据框。
Pandas 数据框
Pandas模块中的数据框是一个2-D（二维）大小模块，可以用于包含其轴（行和列）的异构表格数据结构，带有变量标签。简而言之，数据框是一个2-D数据结构，其中数据以表格形式对齐。
在Pandas中创建数据框
我们可以使用Python的Pandas模块通过以下程序创建一个基本的数据框：
示例 -
# Importing Panda module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Print the dataframe as result
print(dataFrame) 输出：
Famous Name Age
0 Stark Iron 42
1 Captain Rogers 95
2 Hulk banner 38
3 Spidy Parker 18因此，这就是我们可以使用Pandas模块创建数据框的方式，查看输出后，我们还可以了解数据框的外观。
将数据框转换为列表
在将给定数据框转换为列表时，我们将在以下示例中使用Pandas模块中的tolist()函数以如下方式：
dataframe.tolist() 让我们在示例中使用此函数，以了解tolist()函数的工作方式。
示例：
# Importing Panda module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Converting dataframe into a list
List = dataFrame.values.tolist()
# Print converted list data as result
print(List) 输出：
[['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]将数据框转换为列表的方法：
可以使用多种方法将数据框转换为Python列表。在本节中，我们将讨论所有用于将给定数据框转换为列表的方法。在这里，我们将使用tolist()函数以以下四种方法之一：
- 将数据框转换为包含所有行的列表
- 将数据框转换为嵌套列表
- 将数据框转换为列的嵌套列表
- 将数据框转换为包含列名的列表
现在，让我们通过示例了解每种方法，以更好地理解它们。
方法1：将数据框转换为包含所有行的列表
在此方法中，我们将将给定数据框转换为一个列表，该列表将包含数据框的特定列的所有行。
查看以下示例以了解此方法的实现：
示例 -
# Importing Panda module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Converting dataframe Famous Names column into a single list
FamousNames = dataFrame['Famous Name'].tolist()
# Printing the converted list data
print(FamousNames) 输出：
['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker']因此，如我们在输出中所看到的，我们已将定义的数据框的著名名称列转换为单个列表并在输出中打印出来。
方法2：将数据框转换为嵌套列表
在此方法中，我们将将给定数据框转换为嵌套列表，该列表将包含来自数据框各列的所有行。
我们将在以下示例中使用此方法以了解其实现：
示例 -
# Importing Pandas module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Initializing empty list
ResultList = []
# Using for loop to iterating through dataframe columns
for column in dataFrame.columns:
listing = dataFrame[column].tolist()
ResultList.append(listing) # appending dataframe columns into list
# Print the converted list data
print(ResultList) 输出：
[['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker'], [42, 95, 38, 18]]方法3：将数据框转换为列的嵌套列表
在此方法中，我们将将给定数据框转换为列表，该列表将包含一个列表，该列表包含来自数据框的所有列的数据。
使用以下示例来了解此方法的实现：
示例 -
# Importing Panda module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Converting dataframe into a list
List = dataFrame.values.tolist()
# Print converted list data as result
print(List) 输出：
[['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]这就是我们可以使用此方法将给定数据框转换为包含所有列和行数据的多个列表的方式。
方法4：将数据框转换为包含列名的列表
在此方法中，我们将使用此方法将给定数据框转换为一个列表，该列表包含多个列表，每个列表都包含数据框的所有列及其列名。
使用以下示例来了解此方法的实现：
示例 -
# Importing Panda module as jtp
import pandas as jtp
GivenData = {'Famous Name':['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker' ],
'Age': [42, 95, 38, 18] }
# Creating DataFrame with DataFrame() function
dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData)
# Converting dataframe into multiple lists
listing = [dataFrame.columns.values.tolist()] + dataFrame.values.tolist()
# Printing the converted list data
print(listing) 输出：
[['Famous Name', 'Age'], ['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]
