从熊猫数据框列获取列表

Question

我有一个看起来像这样的Excel文档。cluster load_date   budget  actual  fixed_priceA   1/1/2014    1000    4000    YA   2/1/2014    12000   10000   YA   3/1/2014    36000   2000    YB   4/1/2014    15000   10000   NB   4/1/2014    12000   11500   NB   4/1/2014    90000   11000   NC   7/1/2014    22000   18000   NC   8/1/2014    30000   28960   NC   9/1/2014    53000   51200   N我希望能够将列1的内容-群集作为列表返回，因此我可以对其运行一个for循环，并为每个群集创建一个excel工作表。还可以将整行的内容返回到列表吗？例如list = [], list[column1] or list[df.ix(row1)]

Answer 1

当您将Pandas DataFrame列拉出时，它们就是Pandas Series，然后您可以调用x.tolist()它们以将其转换为Python列表。或者，您也可以使用list(x)。

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.],     index=['a', 'b', 'c']),

    'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)

print("Starting with this dataframe\n", df)

print("The first column is a", type(df['one']), "\nconsisting of\n", df['one'])

dfToList = df['one'].tolist()

dfList = list(df['one'])

dfValues = df['one'].values

print("dfToList is", dfToList, "and it's a", type(dfToList))

print("dfList is  ", dfList,   "and it's a", type(dfList))

print("dfValues is", dfValues, "and it's a", type(dfValues))

最后几行返回：

dfToList is [1.0, 2.0, 3.0, nan] and it's a <class 'list'>

dfList is   [1.0, 2.0, 3.0, nan] and it's a <class 'list'>

dfValues is [ 1.  2.  3. nan] and it's a <class 'numpy.ndarray'>

这个问题可能会有所帮助。一旦您了解了Pandas的风格，它们实际上就是相当不错的。

因此，您可以：

my_list = df["cluster"].tolist()

然后从那里去。

Answer 2

这将返回一个numpy数组：

my_list = df["cluster"].values

这将返回一个numpy数组，用于唯一值：

my_list = df["cluster"].values

uniqueVals = np.unique(my_list)

或者：

uniqueVals = df["cluster"].unique()

Answer 3

转换示例：

numpy数组->熊猫数据框->熊猫列中的列表

numpy数组

data = np.array([[10,20,30], [20,30,60], [30,60,90]])

将numpy数组转换为熊猫框架

data = np.array([[10,20,30], [20,30,60], [30,60,90]])

dataPd = pd.DataFrame(data = data)

print(dataPd)

    0   1   2

0  10  20  30

1  20  30  60

2  30  60  90

转换一个熊猫框到列表

pdToList = list(dataPd['2'])

遍历列表作为证明

 for counter, value in enumerate(pdToList):

        print(counter, value)

    0 90

    1 60

    2 30