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팬더 데이터 프레임 열 또는 열에서 목록을 얻으시겠습니까?
데이터 프레임이 있습니다.df다음과 같이 Excel 문서에서 가져옵니다.
cluster load_date budget actual fixed_price
A 1/1/2014 1000 4000 Y
A 2/1/2014 12000 10000 Y
A 3/1/2014 36000 2000 Y
B 4/1/2014 15000 10000 N
B 4/1/2014 12000 11500 N
B 4/1/2014 90000 11000 N
C 7/1/2014 22000 18000 N
C 8/1/2014 30000 28960 N
C 9/1/2014 53000 51200 N
1열의 내용을 반환할 수 있도록 하고 싶다.df['cluster']목록으로 표시되므로 그 위에 for-loop을 실행하고 모든 클러스터에 대해 Excel 워크시트를 만들 수 있습니다.
전체 열 또는 행의 내용을 목록으로 되돌릴 수도 있습니까?
list = [], list[column1] or list[df.ix(row1)]
Panda DataFrame 컬럼은 Panda Series를 꺼내면 Panda Series가 됩니다. 그러면 Panda DataFrame 컬럼을 불러올 수 있습니다.x.tolist()켜면 Python 목록이 됩니다.또는, 다음과 같이 캐스팅합니다.list(x).
import pandas as pd
data_dict = {'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(data_dict)
print(f"DataFrame:\n{df}\n")
print(f"column types:\n{df.dtypes}")
col_one_list = df['one'].tolist()
col_one_arr = df['one'].to_numpy()
print(f"\ncol_one_list:\n{col_one_list}\ntype:{type(col_one_list)}")
print(f"\ncol_one_arr:\n{col_one_arr}\ntype:{type(col_one_arr)}")
출력:
DataFrame:
one two
a 1.0 1
b 2.0 2
c 3.0 3
d NaN 4
column types:
one float64
two int64
dtype: object
col_one_list:
[1.0, 2.0, 3.0, nan]
type:<class 'list'>
col_one_arr:
[ 1. 2. 3. nan]
type:<class 'numpy.ndarray'>
numpy 배열이 반환됩니다.
arr = df["cluster"].to_numpy()
그러면 고유한 값의 numpy 배열이 반환됩니다.
unique_arr = df["cluster"].unique()
numpy를 사용하여 원하는 값을 얻을 수도 있습니다.단, 두 방법 사이에는 차이가 있습니다.
arr = df["cluster"].to_numpy()
unique_arr = np.unique(arr)
변환 예:
Numpy Array -> 판다 데이터 프레임 -> 판다 컬럼 목록
Numpy 어레이
data = np.array([[10,20,30], [20,30,60], [30,60,90]])
numpy 어레이를 Panda 데이터 프레임으로 변환
dataPd = pd.DataFrame(data = data)
print(dataPd)
0 1 2
0 10 20 30
1 20 30 60
2 30 60 90
판다 열 하나를 목록으로 변환
pdToList = list(dataPd['2'])
이 질문이 많은 관심을 끌었고 당신의 과제를 완수할 수 있는 몇 가지 방법이 있기 때문에 몇 가지 선택지를 제시하겠습니다.
참고로 그것들은 모두 한 줄입니다;)
시작점:
df
cluster load_date budget actual fixed_price
0 A 1/1/2014 1000 4000 Y
1 A 2/1/2014 12000 10000 Y
2 A 3/1/2014 36000 2000 Y
3 B 4/1/2014 15000 10000 N
4 B 4/1/2014 12000 11500 N
5 B 4/1/2014 90000 11000 N
6 C 7/1/2014 22000 18000 N
7 C 8/1/2014 30000 28960 N
8 C 9/1/2014 53000 51200 N
잠재적인 운용의 개요:
ser_aggCol (collapse each column to a list)
cluster [A, A, A, B, B, B, C, C, C]
load_date [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2...
budget [1000, 12000, 36000, 15000...
actual [4000, 10000, 2000, 10000,...
fixed_price [Y, Y, Y, N, N, N, N, N, N]
dtype: object
ser_aggRows (collapse each row to a list)
0 [A, 1/1/2014, 1000, 4000, Y]
1 [A, 2/1/2014, 12000, 10000...
2 [A, 3/1/2014, 36000, 2000, Y]
3 [B, 4/1/2014, 15000, 10000...
4 [B, 4/1/2014, 12000, 11500...
5 [B, 4/1/2014, 90000, 11000...
6 [C, 7/1/2014, 22000, 18000...
7 [C, 8/1/2014, 30000, 28960...
8 [C, 9/1/2014, 53000, 51200...
dtype: object
df_gr (here you get lists for each cluster)
load_date budget actual fixed_price
cluster
A [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2... [1000, 12000, 36000] [4000, 10000, 2000] [Y, Y, Y]
B [4/1/2014, 4/1/2014, 4/1/2... [15000, 12000, 90000] [10000, 11500, 11000] [N, N, N]
C [7/1/2014, 8/1/2014, 9/1/2... [22000, 30000, 53000] [18000, 28960, 51200] [N, N, N]
a list of separate dataframes for each cluster
df for cluster A
cluster load_date budget actual fixed_price
0 A 1/1/2014 1000 4000 Y
1 A 2/1/2014 12000 10000 Y
2 A 3/1/2014 36000 2000 Y
df for cluster B
cluster load_date budget actual fixed_price
3 B 4/1/2014 15000 10000 N
4 B 4/1/2014 12000 11500 N
5 B 4/1/2014 90000 11000 N
df for cluster C
cluster load_date budget actual fixed_price
6 C 7/1/2014 22000 18000 N
7 C 8/1/2014 30000 28960 N
8 C 9/1/2014 53000 51200 N
just the values of column load_date
0 1/1/2014
1 2/1/2014
2 3/1/2014
3 4/1/2014
4 4/1/2014
5 4/1/2014
6 7/1/2014
7 8/1/2014
8 9/1/2014
Name: load_date, dtype: object
just the values of column number 2
0 1000
1 12000
2 36000
3 15000
4 12000
5 90000
6 22000
7 30000
8 53000
Name: budget, dtype: object
just the values of row number 7
cluster C
load_date 8/1/2014
budget 30000
actual 28960
fixed_price N
Name: 7, dtype: object
============================== JUST FOR COMPLETENESS ==============================
you can convert a series to a list
['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N']
<class 'list'>
you can convert a dataframe to a nested list
[['A', '1/1/2014', '1000', '4000', 'Y'], ['A', '2/1/2014', '12000', '10000', 'Y'], ['A', '3/1/2014', '36000', '2000', 'Y'], ['B', '4/1/2014', '15000', '10000', 'N'], ['B', '4/1/2014', '12000', '11500', 'N'], ['B', '4/1/2014', '90000', '11000', 'N'], ['C', '7/1/2014', '22000', '18000', 'N'], ['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N'], ['C', '9/1/2014', '53000', '51200', 'N']]
<class 'list'>
the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray
[['A' '1/1/2014' '1000' '4000' 'Y']
['A' '2/1/2014' '12000' '10000' 'Y']
['A' '3/1/2014' '36000' '2000' 'Y']
['B' '4/1/2014' '15000' '10000' 'N']
['B' '4/1/2014' '12000' '11500' 'N']
['B' '4/1/2014' '90000' '11000' 'N']
['C' '7/1/2014' '22000' '18000' 'N']
['C' '8/1/2014' '30000' '28960' 'N']
['C' '9/1/2014' '53000' '51200' 'N']]
<class 'numpy.ndarray'>
코드:
# prefix ser refers to pd.Series object
# prefix df refers to pd.DataFrame object
# prefix lst refers to list object
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([
['A', '1/1/2014', '1000', '4000', 'Y'],
['A', '2/1/2014', '12000', '10000', 'Y'],
['A', '3/1/2014', '36000', '2000', 'Y'],
['B', '4/1/2014', '15000', '10000', 'N'],
['B', '4/1/2014', '12000', '11500', 'N'],
['B', '4/1/2014', '90000', '11000', 'N'],
['C', '7/1/2014', '22000', '18000', 'N'],
['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N'],
['C', '9/1/2014', '53000', '51200', 'N']
], columns=['cluster', 'load_date', 'budget', 'actual', 'fixed_price'])
print('df',df, sep='\n', end='\n\n')
ser_aggCol=df.aggregate(lambda x: [x.tolist()], axis=0).map(lambda x:x[0])
print('ser_aggCol (collapse each column to a list)',ser_aggCol, sep='\n', end='\n\n\n')
ser_aggRows=pd.Series(df.values.tolist())
print('ser_aggRows (collapse each row to a list)',ser_aggRows, sep='\n', end='\n\n\n')
df_gr=df.groupby('cluster').agg(lambda x: list(x))
print('df_gr (here you get lists for each cluster)',df_gr, sep='\n', end='\n\n\n')
lst_dfFiltGr=[ df.loc[df['cluster']==val,:] for val in df['cluster'].unique() ]
print('a list of separate dataframes for each cluster', sep='\n', end='\n\n')
for dfTmp in lst_dfFiltGr:
print('df for cluster '+str(dfTmp.loc[dfTmp.index[0],'cluster']),dfTmp, sep='\n', end='\n\n')
ser_singleColLD=df.loc[:,'load_date']
print('just the values of column load_date',ser_singleColLD, sep='\n', end='\n\n\n')
ser_singleCol2=df.iloc[:,2]
print('just the values of column number 2',ser_singleCol2, sep='\n', end='\n\n\n')
ser_singleRow7=df.iloc[7,:]
print('just the values of row number 7',ser_singleRow7, sep='\n', end='\n\n\n')
print('='*30+' JUST FOR COMPLETENESS '+'='*30, end='\n\n\n')
lst_fromSer=ser_singleRow7.tolist()
print('you can convert a series to a list',lst_fromSer, type(lst_fromSer), sep='\n', end='\n\n\n')
lst_fromDf=df.values.tolist()
print('you can convert a dataframe to a nested list',lst_fromDf, type(lst_fromDf), sep='\n', end='\n\n')
arr_fromDf=df.values
print('the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray',arr_fromDf, type(arr_fromDf), sep='\n', end='\n\n')
cs95에 의해 지적된 바와 같이 다른 방법들은 판다보다 선호되어야 한다..values팬더 버전 0.24의 속성을 참조하십시오.2019년까지 대부분의 사람들이 새로운 권장 사항을 지원하지 않는 이전 버전을 계속 보유하게 될 것이기 때문에 여기서 사용합니다.버전 확인은 다음 웹 사이트에서 확인하실 수 있습니다.print(pd.__version__)
열에 다음과 같은 값이 하나만 있는 경우pd.series.tolist()에러가 발생합니다.모든 케이스에서 동작하도록 하려면 , 다음의 코드를 사용합니다.
(
df
.filter(['column_name'])
.values
.reshape(1, -1)
.ravel()
.tolist()
)
다음은 간단한 라이너 1개입니다.
list(df['load_date'])
.toList()는 동작하지 않게 되었습니다.10년 전에는 올바른 API였을 수도 있습니다.
Excel 시트를 읽은 후 데이터 프레임 이름을 가정하면df빈 목록을 가져옵니다(예:dataList)는 데이터 프레임을 한 줄 한 줄 반복하여 빈 목록에 추가합니다.
dataList = [] #empty list
for index, row in df.iterrows():
mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
dataList.append(mylist)
아니면...
dataList = [] #empty list
for row in df.itertuples():
mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
dataList.append(mylist)
아니요.dataList, 각 행은, 의 리스트로서 취득됩니다.dataList.
네가 한다면.df.T.values.tolist()열 값 목록을 생성합니다.
amount = list()
for col in df.columns:
val = list(df[col])
for v in val:
amount.append(v)
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/22341271/get-list-from-pandas-dataframe-column-or-row
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