我有一个像这样的数据框
timeslice host CPU outlier
0 2011-01-10 19:28:31 1 56 NaN
1 2012-02-10 18:28:31 2 78 NaN
2 2013-03-10 12:28:31 3 3 3.0
3 2014-04-10 14:28:31 4 98 NaN
4 2015-04-10 14:28:31 7 72 NaN
5 2014-06-10 14:28:31 6 7 7.0
6 2018-04-10 14:28:31 4 9 9.0
使用这个df.values.tolist()我可以将其转换为列表列表，例如
[['2011-01-10 19:28:31', 1, 56, nan], ['2012-02-10 18:28:31', 2, 78, nan], ['2013- 03-10 12:28:31', 3, 3, 3.0], ['2014-04-10 14:28:31', 4, 98, nan]]...
我在那里设置了条件，但没有成功。
但我只想在异常值不为 NaN 时获取这些值
我想生成这样的输出..
[ ['2013-03-10 12:28:31', 3, 3, 3.0],[2014-06-10 14:28:31,6,7,7.0],[2018-04-10 14:28:31 ,4 ,9 ,9.0]]
提前致谢
最佳答案
使用dropna首先使用指定列异常值来检查NaN:
L = df.dropna(subset=['outlier']).values.tolist()
print (L)
[['12:28:31', 3, 3, 3.0], ['14:28:31', 6, 7, 7.0], ['14:28:31', 4, 9, 9.0]]
关于python - 将数据框转换为python中的列表列表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54550963/