Question

我有一个带有以下列的透视Pandas DataFrame：

month | day | hour | a | b | c | d | e | f | g ... z
1       1     1      3   9   0   9   0   3   3     9

将列a到z中的所有行转换为其值列表的最有效方法是什么，并使用此新列表列，而不是就地？生成的列将是：

month | day | hour | list
1       1     1      [3,9,0,9,0,3,3,9 ...]

我可以迭代行并手动将a到z组合到许多列表中，然后删除不必要的列，但可能会有更简单的方法。

Answer 1

实际上这很简单，我们可以调用属性.values来返回df值的np数组，这有一个方法tolist()，你可以直接将它分配给你的新列： / p>

In [258]:
import pandas as pd
import io
t="""month  day  hour  a  b  c  d  e  f  g z
1       1     1      3   9   0   9   0   3   3     9"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), sep='\s+')
df = pd.concat([df]*2, ignore_index=True)
df

Out[258]:
   month  day  hour  a  b  c  d  e  f  g  z
0      1    1     1  3  9  0  9  0  3  3  9
1      1    1     1  3  9  0  9  0  3  3  9

In [264]:
df['list'] = df[df.columns[3:]].values.tolist()
df

Out[264]:
   month  day  hour  a  b  c  d  e  f  g  z                      list
0      1    1     1  3  9  0  9  0  3  3  9  [3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9]
1      1    1     1  3  9  0  9  0  3  3  9  [3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9]

来自.values的输出：

In [265]:
df[df.columns[3:]].values

Out[265]:
array([[3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9, [3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9]],
       [3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9, [3, 9, 0, 9, 0, 3, 3, 9]]], dtype=object)

将列的子集转换为列表

1 个答案: