Как преобразовать столбец в список python

Преобразование фрейма данных в список Python — 4 способа

В этом руководстве мы узнаем, как преобразовать фреймы данных в простой список Python. Мы узнаем обо всех методах, которые мы можем использовать для преобразования фрейма данных в списки. Прежде чем переходить к методам, давайте посмотрим, что такое фрейм данных и как мы можем создать его в Python с помощью Panda.

Что такое фреймворк Pandas в Python

Фреймы данных в модуле panda в Python — это модуль 2-D (двумерного) размера, который потенциально находится в гетерогенной структуре табличных данных со своими осями (строками и столбцами), помеченными переменными. Проще говоря, фрейм данных — это двумерная структура данных, в которой данные выровнены в табличной форме.

Создание фрейма данных в Pandas

Мы можем создать базовый фрейм данных с помощью следующей программы, используя модуль Pandas в Python:

Итак, вот как мы можем создать фрейм данных с помощью модуля Pandas, и, посмотрев на результат, мы также можем выяснить, как выглядит фрейм данных.

Преобразование Dataframe в список

Мы будем использовать функцию tolist() из модуля Pandas в нашей программе следующим образом при преобразовании данного фрейма данных в список:

Давайте воспользуемся этой функцией на примере, чтобы понять, как работает функция tolist().

Способы преобразования фрейма данных в список

Фрейм данных можно преобразовать в список Python разными способами. В этом разделе мы обсудим все методы, которые мы собираемся использовать для преобразования заданного фрейма данных в список с помощью функции tolist():

Преобразование фрейма данных, содержащего все строки.
Преобразование фрейма данных во вложенный список.
Преобразование во вложенный список столбцов.
В список с включенными именами столбцов.

Теперь давайте узнаем о каждом методе на примере, чтобы лучше понять их.

Метод 1: преобразование фрейма данных, содержащего все строки

В этом методе мы преобразуем заданный фрейм данных в список, который будет содержать все строки определенного столбца из фрейма данных.

Посмотрите на следующую программу, чтобы понять, как реализован этот метод:

Итак, как мы видим в выходных данных, мы преобразовали столбец известных имен определенного фрейма данных в единый список и напечатали его в выходных данных.

Метод 2: преобразование фрейма данных во вложенный список

В этом методе мы преобразуем фрейм данных во вложенный список, который будет содержать все строки всех столбцов из фрейма данных по отдельности.

Метод 3: преобразование во вложенный список столбцов

В этом методе мы преобразуем заданный фрейм данных в список, который будет содержать несколько списков, в которых есть все столбцы строки.

Посмотрите на следующую программу, чтобы понять, как реализован этот метод:

Вот как мы можем использовать этот метод для преобразования заданного фрейма данных в список, содержащий несколько списков с данными из всех столбцов и строк.

Метод 4: получение списка с включенными именами столбцов

Мы используем этот метод, когда хотим преобразовать заданный фрейм данных в список, содержащий несколько списков из всех столбцов и строк с именами фрейма данных.

преобразование столбца файла csv в список

Есть файл 1.csv. В нём есть столбец с заглавием "SBX-1237". Я читаю файл csv и преобразую столбец с заглавием "SBX-1237" в список SBX:

Вопрос: возможно ли при преобразовании столбца в список "отбросить" часть "-1237" в заглавии чтоб получить в таком виде:

Это название колонки (столбца). Если колонка, начинающаяся на SBX , у вас точно одна и вы не знаете, как она называется целиком, можете найти эту колонку так:

Всё ещё ищете ответ? Посмотрите другие вопросы с метками python pandas dataframe csv обработка-данных или задайте свой вопрос.

Нажимая «Принять все файлы cookie», вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Python | Преобразовать столбец в отдельные элементы списка списков

В некоторых случаях нам может потребоваться извлечь конкретный столбец матрицы и назначить каждое его значение как отдельную сущность в списке, что обычно используется в области машинного обучения. Давайте обсудим некоторые способы, которыми это действие может быть выполнено.

Метод № 1: Использование нарезки списка и понимания списка
Функциональность нарезки и понимания списка может быть объединена для выполнения конкретной задачи извлечения столбца из списка, а затем его можно добавить в качестве нового элемента с использованием понимания списка.

# Python3 код для демонстрации
# столбец для разделения элементов в списке списков
# используя нарезку списка и понимание списка

# инициализация списка списка

test_list = [[ 1 , 3 , 4 ],

# печать оригинального списка

print ( «The original list is : » + str (test_list))

# используя нарезку списка и понимание списка
# столбец для разделения элементов в списке списков