Question

我有一个pandas dataframe对象，如下所示：

   one  two  three  four  five
0    1    2      3     4     5
1    1    1      1     1     1

我想生成列表对象列表，其中第一项是列标签，其余列表值是列数据值：

nested_list = [['one', 1, 1]
               ['two', 2, 1]
               ['three', 3, 1]
               ['four', 4, 1]
               ['five', 5, 1]]

我该怎么做？谢谢你的帮助。

Answer 1

最简单的方法可能是list(dt.T.itertuples())（其中dt是您的数据框）。这会生成一个元组列表。

Answer 2

上面的@BrenBarn答案会产生一个元组列表，而不是所讨论的列表列表。我特别需要一个列表列表，以便能够使用DataNitro将数据帧写入spreadsheed。使用列表推导改编了上面的例子：

[list(x) for x in dt.T.itertuples()]

根据需要产生结果

Answer 3

严格来说，如果你想要嵌套列表（而不是元组列表），你可以做到

df.values.tolist()

因为df.values是一个numpy数组。这将为您提供所需的列表列表：

[[0.0001313652121930252, 3.5915356549999985e-05], 
 [3.5915356549999985e-05, 0.00011634321240684215]]

Answer 4

我天真的方法是使用iteritems，将'll'作为列表列表，将l作为单个列表。

df = DataFrame({'one':[1,1], 'two':[2,1], 'three':[3,1], 'four':[3,1] })

ll = []

for idx,row in df.iteritems():
    l = row.values.tolist()
    l.insert(0,idx)
    ll.append(l)

Answer 5

老问题我知道，但这对我来说比其他答案更有意义。

如果这是您的数据框：

df = pd.DataFrame({'one': [1, 1], 'three': [3, 1], 'four': [4, 1],
           'five': [5, 1], 'two': [2, 1]},
          columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

这样做：

df.T.reset_index().values.tolist()

结果

[['one', 1, 1], ['two', 2, 1], ['three', 3, 1], ['four', 4, 1], ['five', 5, 1]]

如何使用列名和列值从pandas DataFrame生成列表？

5 个答案: