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法學研究如何將 Pandas DataFrame 轉換為列表？
將 Pandas DataFrame 轉換為列表是使用 Python 進行資料分析和處理的常見任務。Pandas 庫提供了強大的資料結構和功能來處理表格資料，但在某些情況下，需要將 DataFrame 轉換為列表格式。透過將 DataFrame 轉換為列表，我們可以靈活地執行各種操作或使用其他 Python 資料結構。
在本文中，我們將探討將 Pandas DataFrame 轉換為列表的不同方法。我們將討論一些簡單的方法，例如使用 values 屬性或 to_dict() 方法，以及使用列表推導式。透過提供詳細的步驟和示例，本文將使您掌握將 DataFrame 轉換為列表的知識。
方法 1：使用 values 屬性
將 Pandas DataFrame 轉換為列表的一種可靠方法是利用 values 屬性。透過訪問 values 屬性，我們可以檢索 DataFrame 的底層 NumPy 陣列表示。隨後，我們可以使用 tolist() 方法將此陣列轉換為列表。此方法提供了一種方便的方法來獲取 DataFrame 的列表表示，方便進一步的資料處理和分析。
示例
這是一個輸入示例
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a list using the 'values' attribute
df_list = df.values.tolist()
# Output the converted list
print(df_list)
輸出
[[1, 'A'], [2, 'B'], [3, 'C']]
方法 2：使用 to_dict() 方法
Pandas 提供了一種方便的方法，稱為 to_dict()，允許我們將 DataFrame 轉換為字典。預設情況下，此方法將 DataFrame 轉換為一個字典，其中列名作為鍵對映到它們各自的值。但是，為了獲得 DataFrame 的列表表示，我們可以使用 values() 方法檢索字典值。
示例
這是一個輸入示例
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a dictionary
df_dict = df.to_dict()
# Convert the dictionary values to a list
df_list = list(df_dict.values())
# Output the converted list
print(df_list)
輸出
[{0: 1, 1: 2, 2: 3}, {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'}]
方法 3：使用列表推導式
列表推導式是將 Pandas DataFrame 轉換為列表的另一種方法。它允許我們遍歷 DataFrame 的行或列，並將值輕鬆追加到新的列表中。這種簡潔高效的方法簡化了從 DataFrame 中提取資料，使我們能夠輕鬆構建列表表示。列表推導式提供了靈活性，允許自定義轉換過程以滿足特定需求，使其成為 DataFrame 到列表轉換的通用技術。
示例
這是一個輸入示例
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# Convert DataFrame to a list using list comprehension
df_list = [list(row) for row in df.values]
# Output the converted list
print(df_list)
輸出
[[1, 'A'], [2, 'B'], [3, 'C']]
結論
總而言之，將 Pandas DataFrame 轉換為列表可以增強您在 Python 中的資料分析和功能。我們探討了各種方法，例如使用 values 屬性提取底層的 NumPy 陣列並使用 tolist() 將其轉換為列表。to_dict() 方法將 DataFrame 轉換為字典，然後可以將其轉換為列表。列表推導式提供了一種簡潔高效的方法，可以遍歷行或列來構建列表表示。將 DataFrame 轉換為列表為分析、處理和與其他資料結構整合提供了可能性。掌握這些技術使您能夠高效地處理 Python 中的資料。
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