Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Comment convertir un DataFrame Pandas en une liste de listes ?

Comment convertir un DataFrame Pandas en une liste de listes ?

Susan Sarandon
Susan Sarandonoriginal
2024-10-30 11:56:26509parcourir

How to Convert a Pandas DataFrame to a List of Lists?

Transformation des DataFrames Pandas en listes de listes

Lorsque vous travaillez avec des données, il est souvent nécessaire d'effectuer une conversion entre différentes structures de données. Cette question explore comment convertir un DataFrame pandas, une structure de données tabulaire, en une liste de listes.

Énoncé du problème

Après avoir créé un DataFrame à partir d'une liste de listes, la tâche consiste à transformer il reprend sa forme originale. Le problème se pose car la classe DataFrame ne fournit pas de méthode directe pour extraire les données sous forme de liste de listes.

Solution

Pour résoudre ce problème, l'utilisateur peut accéder au tableau NumPy sous-jacent associé avec le DataFrame. L'attribut values ​​du DataFrame renvoie une représentation matricielle NumPy de ses données. La méthode tolist() du tableau NumPy peut ensuite être appliquée pour convertir le tableau en une structure de liste imbriquée.

Implémentation

Le code Python suivant illustre la solution :

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

# Create a DataFrame from a list of lists
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])

# Convert the DataFrame to a list of lists using the underlying NumPy array
lol = df.values.tolist()

# Print the result
print(lol)</code>

Sortie :

[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]

Cette solution reconvertit efficacement le DataFrame en une liste de listes, en préservant la structure de données d'origine.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn