如何将数据框转换为一系列列表?

How do I turn a dataframe into a series of lists?

我不得不这样做好几次,但我总是很沮丧。我有一个数据框:

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], ['a', 'b'], ['A', 'B', 'C', 'D'])

print df

   A  B  C  D
a  1  2  3  4
b  5  6  7  8

我想把df变成:

pd.Series([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], ['a', 'b'])

a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

我试过了

df.apply(list, axis=1)

这让我恢复原样 df

convenient/effective 方法是什么?

pandas 非常努力地使制作数据框变得方便。因此,它将列表和数组解释为您想要拆分为列的内容。我不会抱怨,这几乎总是有帮助的。

我已经通过两种方式之一完成了此操作。

选项 1:

# Only works with a non MultiIndex
# and its slow, so don't use it
df.T.apply(tuple).apply(list)

选项 2:

pd.Series(df.T.to_dict('list'))

两者都给你:

a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

但是 选项 2 扩展性更好。


时机

给定 df

大得多df

from string import ascii_letters
letters = list(ascii_letters)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(range(10), (52 ** 2, 52)),
                  pd.MultiIndex.from_product([letters, letters]),
                  letters)

df.T.apply(tuple).apply(list) 的结果是错误的,因为该解决方案不适用于 MultiIndex。

您可以先通过 valuesDataFrame 转换为 numpy array,然后转换为列表,如果需要,最后使用 df 的索引创建新的 Series更快的解决方案:

print (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
a    [1, 2, 3, 4]
b    [5, 6, 7, 8]
dtype: object

小数据帧的时间:

In [76]: %timeit (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
1000 loops, best of 3: 295 µs per loop

In [77]: %timeit pd.Series(df.T.to_dict('list'))
1000 loops, best of 3: 685 µs per loop

In [78]: %timeit df.T.apply(tuple).apply(list)
1000 loops, best of 3: 958 µs per loop

大号:

from string import ascii_letters
letters = list(ascii_letters)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(range(10), (52 ** 2, 52)),
                  pd.MultiIndex.from_product([letters, letters]),
                  letters)

In [71]: %timeit (pd.Series(df.values.tolist(), index=df.index))
100 loops, best of 3: 2.06 ms per loop

In [72]: %timeit pd.Series(df.T.to_dict('list'))
1 loop, best of 3: 203 ms per loop

In [73]: %timeit df.T.apply(tuple).apply(list)
1 loop, best of 3: 506 ms per loop

数据框到列表的转换

List_name =df_name.values.tolist()