Question

我有一个像这样的pandas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

现在我想获得pandas中的行列表，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？

Answer 1

您可以使用iterrows：

实现此目的

temp=[]

for row in df.iterrows():
    index, data = row
    temp.append(data.tolist())

或者您也可以使用apply：

df.apply(lambda x: x.tolist(), axis=1)

<强>更新

再次查看此内容后，还有一个内置方法也是最快的方法，在tolist np数组上调用.values：

In [62]:
df.values.tolist()

Out[62]:
[[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]]

Answer 2

你可以这样做：

map(list, df.values)

Answer 3

编辑：as_matrix is deprecated since version 0.23.0

您可以在数据框中使用内置的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]])

将pandas中的行转换为列表

3 个答案: