我有一个 pandas 数据框,我将其转换为 numpy 数组,如下所示:
df.values
给出以下输出:
array([[2],
[0],
[1],
...,
[0],
[1],
[0]], dtype=int64)
但是我想获取列表如下:
[0, 2, 3]
知道怎么做吗?
最佳答案
也许你可以使用iloc
或 loc
用于选择列,然后选择 tolist
:
print df
a
0 2
1 0
2 1
3 0
4 1
5 0
print df.values
[[2]
[0]
[1]
[0]
[1]
[0]]
print df.iloc[:, 0].tolist()
[2, 0, 1, 0, 1, 0]
或者也许:
print df.values.tolist()
[[2L], [0L], [1L], [0L], [1L], [0L]]
print df.iloc[:, 0].values.tolist()
[2L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L]
print df.loc[:, 'a'].tolist()
[2, 0, 1, 0, 1, 0]
print df['a'].tolist()
[2, 0, 1, 0, 1, 0]
但也许你需要flatten
:
print df.values.flatten()
[2 0 1 0 1 0]
print df.iloc[:, 0].values.flatten()
[2 0 1 0 1 0]
关于python - 将数据帧转换为列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35318700/