将 pandas DataFrame 转换为列表列表 [重复]答案

【问题标题】：Convert pandas DataFrame into list of lists [duplicate]将 pandas DataFrame 转换为列表列表 [重复]
【发布时间】：2013-11-04 07:15:36
【问题描述】：

我有一个这样的熊猫数据框：

admit   gpa  gre  rank   
0  3.61  380     3  
1  3.67  660     3  
1  3.19  640     4  
0  2.93  520     4

现在我想获取 pandas 中的行列表，例如：

[[0,3.61,380,3], [1,3.67,660,3], [1,3.19,640,4], [0,2.93,520,4]]

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

有一个内置方法也是最快的方法，在.values np 数组上调用tolist：

df.values.tolist()

[[0.0, 3.61, 380.0, 3.0],
 [1.0, 3.67, 660.0, 3.0],
 [1.0, 3.19, 640.0, 4.0],
 [0.0, 2.93, 520.0, 4.0]]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

map(list, df.values)

【讨论】：

我会在这个答案中添加一些警告。在 Python 3 中，map() 返回一个迭代器，因此那里的答案变成了list(map(list, df.values))，因为存在更短的拼写df.values.tolist()，所以这是多余的。（要注意的另一件事是，从 pandas 0.24.0（2018 年 1 月）开始，他们建议将 df.values 拼写为 df.to_numpy()，所以我想它变成了 df.to_numpy().tolist()。它确实明确表示 df.values给出一个解包的 numpy 对象，.tolist() 应该在 numpy 文档中查找。）

【解决方案3】：

编辑：as_matrix is deprecated since version 0.23.0

您可以在数据框上使用内置的values 或to_numpy（推荐选项）方法：

In [8]:
df.to_numpy()

Out[8]:
array([[  0.9,   7. ,   5.2, ...,  13.3,  13.5,   8.9],
   [  0.9,   7. ,   5.2, ...,  13.3,  13.5,   8.9],
   [  0.8,   6.1,   5.4, ...,  15.9,  14.4,   8.6],
   ..., 
   [  0.2,   1.3,   2.3, ...,  16.1,  16.1,  10.8],
   [  0.2,   1.3,   2.4, ...,  16.5,  15.9,  11.4],
   [  0.2,   1.3,   2.4, ...,  16.5,  15.9,  11.4]])

如果您明确想要列表而不是 numpy 数组，请添加 .tolist():

df.to_numpy().tolist()

【讨论】：

请注意，该问题要求提供列表列表，因此如果多维数组不够好，则在末尾添加 .tolist() 即可完成。 df.to_numpy().tolist()