Dans cet article, nous explorerons le processus de conversion d'un Pandas DataFrame dans une liste, nous approfondirons les méthodes et techniques impliquées dans cette conversion, mettant en lumière la polyvalence et les capacités de Pandas pour gérer les structures de données dans Python .
Façons de convertir Pandas DataFrame en liste
Il existe différentes méthodes de conversion Cadre de données Pandas en liste, nous discutons de certaines méthodes généralement utilisées pour convertir Pandas DataFrame en liste avec un exemple :
- Colonne Pandas DataFrame à lister
- Pandas DataFrame dans la liste imbriquée
- Pandas DataFrame dans la liste imbriquée de colonnes
- Pandas DataFrame à lister avec les noms de colonnes
Création d'un Dataframe dans Pandas
Tout d’abord, créons un Basic DataFrame :
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ],> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Print the dataframe> df> |
>
quels sont les mois du troisième trimestre
>
Sortir :
Name Age 0 Tony 35 1 Steve 70 2 Bruce 45 3 Peter 20>
Conversion d'une trame de données en liste
Parfois, vous devrez peut-être convertir votre dataframe pandas en liste. Pour accomplir cette tâche, « lister() La fonction ‘ peut être utilisée. Vous trouverez ci-dessous un exemple de base pour utiliser cette fonction et convertir le DataFrame requis en liste.
Python3
df.values.tolist()> |
>
>
Sortir :
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
Ici, chaque liste interne contient toutes les colonnes d'une ligne particulière.
np.concaténer
Pandas DataFrame peut être converti en listes de plusieurs manières. Jetons un coup d'œil aux différentes manières de convertir un DataFrame une par une.
Conversion de la colonne Pandas DataFrame en liste
Dans cet exemple, nous convertissons la colonne en liste ci-dessous, le code utilise Pandas pour créer un DataFrame à partir d'un dictionnaire contenant les colonnes « Nom » et « Âge ». Il convertit ensuite la colonne « Nom » du DataFrame en une liste nommée « noms » à l'aide dutolist()>méthode. Enfin, le code imprime la liste de noms résultante.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting DataFrame to a list containing> # all the rows of column 'Name'> names>=> df[>'Name'>].tolist()> # Printing the converted list.> print>(names)> |
>
>
Sortir:
['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter']>
Conversion du DataFrame Pandas en liste imbriquée
Dans cet exemple, nous avons converti DataFrame en liste imbriquée ci-dessous, le code utilise Pandas pour créer un DataFrame à partir d'un dictionnaire avec les colonnes « Nom » et « Âge ». Il initialise une liste vide nommée « res » et parcourt chaque colonne du DataFrame. Pour chaque colonne, le code stocke les valeurs de la colonne dans une liste temporaire («li») et ajoute cette liste à «res». Enfin, le code imprime la liste résultante, qui contient des listes représentant les valeurs de chaque colonne du Trame de données.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Creating an empty list> res>=>[]> # Iterating through the columns of> # dataframe> for> column>in> df.columns:> > ># Storing the rows of a column> ># into a temporary list> >li>=> df[column].tolist()> > ># appending the temporary list> >res.append(li)> > # Printing the final list> print>(res)> |
>
>
Sortir:
[['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter'], [35, 70, 45, 20]]>
Conversion de Pandas DataFrame en liste imbriquée de colonnes
Dans cet exemple, nous utilisons df.values.tolist() La méthode de conversion du dataframe en liste comme le code ci-dessous utilise Pandas pour créer un DataFrame à partir d'un dictionnaire contenant les colonnes « Nom » et « Âge ». Il emploie alors le ' df.values.tolist( )’ pour convertir l’intégralité du DataFrame en une liste (« li »). La liste résultante représente chaque ligne du DataFrame sous forme de sous-liste et le code imprime cette liste transformée. Cette approche concise rationalise le processus de conversion d'un DataFrame en une liste imbriquée de ses valeurs.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
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Sortir :
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
Conversion de Pandas DataFrame en liste avec les noms de colonnes
Dans cet exemple, nous convertissons la trame de données en liste avec le nom de colonne, car le code ci-dessous utilise Pandas pour créer une table à partir d'un dictionnaire. Il crée une liste («li») en rassemblant les noms de colonnes (convertis en sous-liste en utilisant df.columns.values.tolist()> ) et les valeurs du tableau ( df.values.tolist()> ). Ainsi, la liste contient les noms des colonnes dans la première partie et le reste de la liste contient les informations réelles du tableau. Le code affiche ensuite cette liste, donnant à la fois les noms des colonnes et les données de manière claire.
Python3
dormir en javascript
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> [df.columns.values.tolist()]>+> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
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Sortir:
[['Name', 'Age'], ['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>