Listeler Listesi için Pandas DataFrame

Bir liste listesini pandalar veri çerçevesine dönüştürmek kolaydır:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])

Ama df'yi bir liste listesine nasıl geri dönüştürebilirim?

lol = df.what_to_do_now?
print lol
# [[1,2,3],[3,4,5]]

Temel diziye erişebilir ve tolistyöntemini çağırabilirsiniz :

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])
>>> lol = df.values.tolist()
>>> lol
[[1L, 2L, 3L], [3L, 4L, 5L]]

Verilerin korumak istediğiniz sütun ve dizin etiketleri varsa, birkaç seçenek vardır.

Örnek veriler:

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]], \
       columns=('first', 'second', 'third'), \
       index=('alpha', 'beta')) 
>>> df
       first  second  third
alpha      1       2      3
beta       3       4      5

tolist()Diğer yanıtlar tarif edilen yöntem yararlıdır ancak verimler sadece çekirdek veri - daki ihtiyaçlarına bağlı olarak, yeterli olmayabilir olan.

>>> df.values.tolist()
[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]

Bir yaklaşım, DataFramekullanarak json'a dönüştürmek df.to_json()ve sonra tekrar ayrıştırmaktır. Bu külfetli bir işlemdir ancak bazı avantajları vardır, çünkü to_json()yöntemin bazı yararlı seçenekleri vardır.

>>> df.to_json()
{
  "first":{"alpha":1,"beta":3},
  "second":{"alpha":2,"beta":4},"third":{"alpha":3,"beta":5}
}

>>> df.to_json(orient='split')
{
 "columns":["first","second","third"],
 "index":["alpha","beta"],
 "data":[[1,2,3],[3,4,5]]
}

Hantal ama yararlı olabilir.

İyi haber şu ki, sütunlar ve satırlar için listeler oluşturmak oldukça basittir:

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> rows = [[i for i in row] for row in df.itertuples()]

Bu, şunları verir:

>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 
columns: [None, 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

Eğer Nonedizinin adı can sıkıcı olduğu gibi yeniden adlandırın:

df = df.rename_axis('stage')

Sonra:

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 

columns: ['stage', 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

Dizini korumak istedim, bu yüzden orijinal cevabı bu çözüme uyarladım:

list_df = df.reset_index().values.tolist()

Şimdi onu başka bir yere yapıştırabilir (örneğin bir Stack Overflow sorusuna yapıştırabilir) ve sonra onu yeniden oluşturabilirsiniz:

pd.Dataframe(list_df, columns=['name1', ...])
pd.set_index(['name1'], inplace=True)

İhtiyaçlarınıza uyup uymayacağını bilmiyorum, ancak şunları da yapabilirsiniz:

>>> lol = df.values
>>> lol
array([[1, 2, 3],
       [3, 4, 5]])

Bu, ndarray modülünden gelen, tüm olağan numpy dizi şeylerini yapmanıza izin veren, sadece uyuşmuş bir dizidir.

Belki bir şeyler değişti ama bu, ihtiyacım olanı yapan bir ndarray listesi verdi.

list(df.values)

Not: Stack Overflow'da Pandas Series veya DataFrame'i NumPy dizisine veya düz Python listelerine dönüştürmenin tamamen gereksiz olduğu birçok durum gördüm. Kitaplıkta yeniyseniz, ihtiyacınız olan işlevselliğin bu Pandas nesneleri tarafından zaten sunulup sunulmadığını iki kez kontrol etmeyi düşünün.

@Jpp tarafından bir yorum alıntılamak için:

Pratikte , NumPy dizisini bir liste listesine dönüştürmeye genellikle gerek yoktur.

Bir Pandas DataFrame / Serisi çalışmazsa, yerleşik DataFrame.to_numpyve Series.to_numpyyöntemleri kullanabilirsiniz.

Bu çok basit:

import numpy as np

list_of_lists = np.array(df)

"df.values" bir uyuşmuş dizi döndürür. Bu, veri türlerini korumaz. Bir tam sayı, kayan noktaya dönüştürülebilir.

df.iterrows (), veri türlerini korumayı da garanti etmeyen bir dizi döndürür. Görmek: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html

Aşağıdaki kod bir liste listesine dönüştürülür ve veri türlerini korur:

rows = [list(row) for row in df.itertuples()]

Verilen Dataframe'in her satırını yinelemek ve her satırın verilerinden bir liste oluşturmak için DataFrame.iterrows () işlevini kullanabiliriz:

# Empty list 
row_list =[] 

# Iterate over each row 
for index, rows in df.iterrows(): 
    # Create list for the current row 
    my_list =[rows.Date, rows.Event, rows.Cost] 

    # append the list to the final list 
    row_list.append(my_list) 

# Print 
print(row_list) 

Verilen veri çerçevesinin her satırını bir listeye başarıyla çıkarabiliriz