我有一个如下所示的数据框
df =
index data1 data2
0 20 120
1 30 456
2 40 34
如何将df上方的两列合并为一个列表,以使第一行元素排在第一位,然后是第二行。
我的预期输出
my_list = [20,120,30,456,40,34]
我的代码:
list1 = df['data1'].tolist()
list2 = df['data2'].tolist()
my_list = list1+list2
这行不通吗?
答案 0 :(得分:5)
底层的numpy数组是array([[row1], [row2], ..., [rowN]])
进行组织的,因此我们可以ravel
,它应该非常快。
df[['data1', 'data2']].to_numpy().ravel().tolist()
#[20, 120, 30, 456, 40, 34]
因为我很感兴趣:这是所有建议的方法,还有另一个带有链的方法,以及一些根据2列与DataFrame的长度进行输出的时间。
import perfplot
import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import chain
perfplot.show(
setup=lambda n: pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (n, 2))),
kernels=[
lambda df: df[[0, 1]].to_numpy().ravel().tolist(),
lambda df: [x for i in zip(df[0], df[1]) for x in i],
lambda df: [*chain.from_iterable(df[[0,1]].to_numpy())],
lambda df: df[[0,1]].stack().tolist() # proposed by @anky_91
],
labels=['ravel', 'zip', 'chain', 'stack'],
n_range=[2 ** k for k in range(20)],
equality_check=np.allclose,
xlabel="len(df)"
)
答案 1 :(得分:4)
那是行不通的,因为它不会按相同的索引添加,请使用下面的列表理解:
print([x for i in zip(df['data1'], df['data2']) for x in i])