Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Mengekstrak Data daripada Pandas DataFrames sebagai Senarai?

Bagaimana untuk Mengekstrak Data daripada Pandas DataFrames sebagai Senarai?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenasal
2024-10-26 21:26:29448semak imbas

How to Extract Data from Pandas DataFrames as Lists?

Mendapatkan Senarai daripada Pandas DataFrames

Apabila bekerja dengan Pandas DataFrames, selalunya perlu untuk mengekstrak data sebagai senarai untuk analisis atau pemprosesan selanjutnya. Berikut ialah jawapan kepada soalan anda:

Mendapatkan Lajur sebagai Senarai

Untuk mendapatkan semula lajur sebagai senarai, cuma aksesnya sebagai Siri Panda dan kemudian tukar ia ke senarai menggunakan .tolist().

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'cluster': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'load_date': ['1/1/2014', '2/1/2014', '3/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '7/1/2014', '8/1/2014', '9/1/2014'],
    'budget': [1000, 12000, 36000, 15000, 12000, 90000, 22000, 30000, 53000],
    'actual': [4000, 10000, 2000, 10000, 11500, 11000, 18000, 28960, 51200],
    'fixed_price': ['Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N']
})

df['cluster'].tolist()

Ini akan mengembalikan senarai yang mengandungi nilai dalam lajur 'kluster':

['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']

Mengambil Baris atau Lajur sebagai Senarai

Untuk mendapatkan semula keseluruhan kandungan baris atau lajur sebagai senarai, gunakan atribut .values.

Sebagai contoh, untuk mendapatkan semula baris 2 sebagai senarai:

df.iloc[1].values.tolist()

Dan untuk mendapatkan semula lajur 3 sebagai senarai:

df['actual'].values.tolist()

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Data daripada Pandas DataFrames sebagai Senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn