如何将数据框变成一系列列表？答案

【问题标题】：How do I turn a dataframe into a series of lists?如何将数据框变成一系列列表？
【发布时间】：2016-12-07 09:08:48
【问题描述】：

我不得不多次这样做，但我总是很沮丧。我有一个数据框：

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], ['a', 'b'], ['A', 'B', 'C', 'D'])

print df

   A  B  C  D
a  1  2  3  4
b  5  6  7  8

我想把df变成：

pd.Series([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], ['a', 'b'])

a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

我试过了

df.apply(list, axis=1)

这让我回到原来的df

什么是方便/有效的方法？

【问题讨论】：

标签： python list pandas dataframe series

【解决方案1】：

您可以先通过values 将DataFrame 转换为numpy array，然后转换为列表，最后如果需要更快的解决方案，则使用df 的索引创建新的Series：

print (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

小DataFrame的时序：

In [76]: %timeit (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
1000 loops, best of 3: 295 µs per loop

In [77]: %timeit pd.Series(df.T.to_dict('list'))
1000 loops, best of 3: 685 µs per loop

In [78]: %timeit df.T.apply(tuple).apply(list)
1000 loops, best of 3: 958 µs per loop

和大：

from string import ascii_letters
letters = list(ascii_letters)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(range(10), (52 ** 2, 52)),
                  pd.MultiIndex.from_product([letters, letters]),
                  letters)

In [71]: %timeit (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
100 loops, best of 3: 2.06 ms per loop

In [72]: %timeit pd.Series(df.T.to_dict('list'))
1 loop, best of 3: 203 ms per loop

In [73]: %timeit df.T.apply(tuple).apply(list)
1 loop, best of 3: 506 ms per loop

【讨论】：

【解决方案2】：

pandas 非常努力地使数据帧变得方便。因此，它将列表和数组解释为您想要拆分为列的内容。我不会抱怨，这几乎总是有帮助的。

我已经做到了这两种方式之一。

选项 1：

# Only works with a non MultiIndex
# and its slow, so don't use it
df.T.apply(tuple).apply(list)

选项 2：

pd.Series(df.T.to_dict('list'))

两者都给你：

a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

但是 选项 2 的扩展性更好。

时间

给定df

更大的df

from string import ascii_letters
letters = list(ascii_letters)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(range(10), (52 ** 2, 52)),
                  pd.MultiIndex.from_product([letters, letters]),
                  letters)

df.T.apply(tuple).apply(list) 的结果是错误的，因为该解决方案不适用于 MultiIndex。

【讨论】：

【解决方案3】：

数据框到列表的转换

List_name =df_name.values.tolist()

【讨论】：