목록에 포함된 판다 데이터 프레임

목록에 포함된 판다 데이터 프레임

목록 목록을 판다 데이터 프레임으로 쉽게 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])

하지만 어떻게 목록 목록으로 되돌릴 수 있습니까?

lol = df.what_to_do_now?
print lol
# [[1,2,3],[3,4,5]]

기본 어레이에 액세스하여 이 어레이를 호출할 수 있습니다.tolist방법:

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])
>>> lol = df.values.tolist()
>>> lol
[[1L, 2L, 3L], [3L, 4L, 5L]]

데이터에 보존할 열 및 인덱스 레이블이 있는 경우 몇 가지 옵션이 있습니다.

예제 데이터:

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]], \
       columns=('first', 'second', 'third'), \
       index=('alpha', 'beta')) 
>>> df
       first  second  third
alpha      1       2      3
beta       3       4      5

그tolist()다른 답변에 설명된 방법은 유용하지만 핵심 데이터만 생성하므로 필요에 따라 충분하지 않을 수 있습니다.

>>> df.values.tolist()
[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]

한 가지 접근 방식은 다음을 변환하는 것입니다.DataFrame사용 중인 jsondf.to_json()그리고 다시 해석합니다.이것은 번거롭지만 몇 가지 장점이 있습니다, 왜냐하면to_json()메소드에는 몇 가지 유용한 옵션이 있습니다.

>>> df.to_json()
{
  "first":{"alpha":1,"beta":3},
  "second":{"alpha":2,"beta":4},"third":{"alpha":3,"beta":5}
}

>>> df.to_json(orient='split')
{
 "columns":["first","second","third"],
 "index":["alpha","beta"],
 "data":[[1,2,3],[3,4,5]]
}

번거롭지만 유용할 수 있습니다.

좋은 소식은 열과 행에 대한 목록을 작성하는 것이 매우 간단하다는 것입니다.

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> rows = [[i for i in row] for row in df.itertuples()]

이는 다음과 같습니다.

>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 
columns: [None, 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

만약에None인덱스 이름이 번거로우므로 이름을 변경합니다.

df = df.rename_axis('stage')

그러면:

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 

columns: ['stage', 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

저는 인덱스를 보존하고 싶어서 원래의 답변을 이 솔루션에 적용했습니다.

list_df = df.reset_index().values.tolist()

이제 다른 곳에 붙여넣을 수 있습니다(예: 스택 오버플로 질문에 붙여넣을 수 있음). 나중에 다시 만들 수 있습니다.

pd.Dataframe(list_df, columns=['name1', ...])
pd.set_index(['name1'], inplace=True)

고객의 요구사항에 적합한지는 모르겠지만 다음과 같은 작업도 수행할 수 있습니다.

>>> lol = df.values
>>> lol
array([[1, 2, 3],
       [3, 4, 5]])

이것은 ndarray 모듈의 numpy 배열일 뿐입니다. 이를 통해 일반적인 numpy 배열 작업을 모두 수행할 수 있습니다.

저는 이런 문제가 있었습니다: xlsxwriter를 사용하여 df 헤더를 엑셀의 1행에 쓰기 위해 0행에 있게 하려면 어떻게 해야 합니까?제안된 해결책 중 어떤 것도 효과가 없었지만, 그들은 저를 올바른 방향으로 이끌었습니다.코드가 한 줄 더 필요했어요

# get csv data
df = pd.read_csv(filename)

# combine column headers and list of lists of values
lol = [df.columns.tolist()] + df.values.tolist()

뭔가 바뀌었을 수도 있지만, 이것은 제가 필요로 하는 것을 해주는 ndarray 목록을 돌려주었습니다.

list(df.values)

문제와 관련이 없지만 동일한 기대를 가진 다른 맛

데이터 프레임 열을 리스트 목록으로 변환하여 Plotly에서 create_distplot을 사용하여 차트를 표시하는 방법

    hist_data=[]
    hist_data.append(map_data['Population'].to_numpy().tolist())

"df.values"는 numpy 배열을 반환합니다.이렇게 하면 데이터 유형이 보존되지 않습니다.정수를 부동 소수점으로 변환할 수 있습니다.

df.iterrows()는 데이터 유형의 보존을 보장하지 않는 시리즈를 반환합니다.참조: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html

아래 코드는 목록으로 변환되고 데이터 유형을 보존합니다.

rows = [list(row) for row in df.itertuples()]

▁a우경▁wish▁▁you▁to▁ifPandas DataFrame하고 헤더 . " (으)로 표시됨"을 선택합니다.

import pandas as pd
def dfToTable(df:pd.DataFrame) -> list:
    return [list(df.columns)] + df.values.tolist()

사용량(REPL):

>>> df = pd.DataFrame(
             [["r1c1","r1c2","r1c3"],["r2c1","r2c2","r3c3"]]
             , columns=["c1", "c2", "c3"])
>>> df
     c1    c2    c3
0  r1c1  r1c2  r1c3
1  r2c1  r2c2  r3c3
>>> dfToTable(df)
[['c1', 'c2', 'c3'], ['r1c1', 'r1c2', 'r1c3'], ['r2c1', 'r2c2', 'r3c3']]

1. 지금까지 제시된 솔루션은 "바퀴를 혁신하는" 접근 방식으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.@AMC 인용:

라이브러리를 처음 사용하는 경우 필요한 기능이 Pandas 개체에서 이미 제공되는지 다시 확인해 보십시오.

2. 데이터 프레임을 목록 목록으로 변환하면 인덱스 및 열 이름과 같은 정보가 손실됩니다.

내 해결책: to_dict()를 사용합니다.

dict_of_lists = df.to_dict(orient='split')

세 목록이 사전이 됩니다.index,columns,data로 열과 이름이하지 않다고 한다면, 수 있습니다.

dict_of_lists['data']

DataFrame.iterrows() 함수를 사용하여 지정된 DataFrame의 각 행에 대해 반복하고 각 행의 데이터로 목록을 구성할 수 있습니다.

# Empty list 
row_list =[] 

# Iterate over each row 
for index, rows in df.iterrows(): 
    # Create list for the current row 
    my_list =[rows.Date, rows.Event, rows.Cost] 

    # append the list to the final list 
    row_list.append(my_list) 

# Print 
print(row_list) 

주어진 데이터 프레임의 각 행을 목록으로 성공적으로 추출할 수 있습니다.

이것은 매우 간단합니다.

import numpy as np

list_of_lists = np.array(df)

참고: 스택 오버플로에서 Pandas Series 또는 DataFrame을 NumPy 어레이 또는 일반 Python 목록으로 변환할 필요가 전혀 없는 경우를 많이 보았습니다.라이브러리를 처음 사용하는 경우 필요한 기능이 Pandas 개체에서 이미 제공되는지 다시 확인해 보십시오.

@jpp의 의견을 인용하자면:

실제로 NumPy 배열을 목록으로 변환할 필요가 없는 경우가 많습니다.

---

Pandas DataFrame/Series가 작동하지 않는 경우 기본 제공 및 방법을 사용할 수 있습니다.

인덱스 열 또는 헤더 행을 포함할 수 있는 함수:

def df_to_list_of_lists(df, index=False, header=False):
    rows = []
    if header:
        rows.append(([df.index.name] if index else []) + [e for e in df.columns])
    for row in df.itertuples():
        rows.append([e for e in row] if index else [e for e in row][1:])
    return rows

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/28006793/pandas-dataframe-to-list-of-lists