Pandas DataFrame をリストのリストに変換する
データを操作する場合、多くの場合、異なるデータ構造間で変換する必要があります。この質問では、表形式のデータ構造である pandas DataFrame をリストのリストに変換する方法を検討します。
問題ステートメント
リストのリストから DataFrame を作成した後、タスクは変換することです。元の形に戻ります。この問題は、DataFrame クラスがデータをリストのリストとして抽出する直接メソッドを提供していないために発生します。
解決策
この問題に対処するには、ユーザーは関連付けられた基礎となる NumPy 配列にアクセスできます。データフレームを使用して。 DataFrame の value 属性は、そのデータの NumPy 配列表現を返します。 NumPy 配列の tolist() メソッドを適用して、配列をネストされたリスト構造に変換できます。
実装
次の Python コードは、解決策を示しています。
<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>
出力:
[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
このソリューションは、元のデータ構造を維持しながら、DataFrame を効果的にリストのリストに変換します。
以上がPandas DataFrame をリストのリストに変換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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