Question

我有一个包含很多列的DataFrame，以及要传递给算法的列名列表。该算法要求我传入的参数不是数据帧，而是一个列表，其中每个元素都是我的pd.Series列之一。

我认为这个问题可能已经回答了，但我找不到...如果有实现此转换的函数或方法 data.Frame => pd.Series列表？

一些代码用2列显示我想要的输出，但是如果用了很多则显示用例，所以我不能手动编写它：

mydf = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}, 'c': {0: 10, 1: 3}})
my_list_of_columns=["a", "b"]
desired_output = [mydf.a, mydf.b]

感谢您的帮助

Answer 1

使用列表理解：

desired_output = [mydf[x] for x in my_list_of_columns]
print (desired_output)
[0    1
1    2
Name: a, dtype: int64, 0    3
1    3
Name: b, dtype: int64]

或使用to_dict(orient='series')转换为to_dict并获取dict的值，但应在python under 3.6中更改顺序：

desired_output = list(mydf[my_list_of_columns].to_dict(orient='series').values())

Answer 2

像这样吗？

import pandas as pd

mydf = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}, 'c': {0: 10, 1: 3}})

desired_output = []
l = list(mydf)

for i in l:
    desired_output.append(list(eval('mydf.' + i)))


print(desired_output)

从熊猫DataFrame创建{p.Series列表}

2 个答案: