Как преобразовать столбец в список python

Pandas: как быстро преобразовать столбец в список

Вы можете использовать один из следующих методов для преобразования столбца в pandas DataFrame в список:

Способ 1: Используйте tolist()

df['my_column']. tolist () 

Способ 2: использовать список()

list(df['my_column']) 

Оба метода вернут один и тот же результат.

В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов со следующими пандами DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame print(df) team points assists 0 A 99 33 1 A 90 28 2 A 93 31 3 B 86 39 4 B 88 34 5 B 82 30 

Способ 1: преобразовать столбец в список с помощью tolist()

В следующем коде показано, как использовать функцию tolist() для преобразования столбца «точки» в DataFrame в список:

#convert column to list my_list = df['points']. tolist () #view list print(my_list) [99, 90, 93, 86, 88, 82] 

Мы можем подтвердить, что результатом является список, используя функцию type() :

#check data type type (my_list) list 

Способ 2: преобразовать столбец в список с помощью list()

В следующем коде показано, как использовать функцию list() для преобразования столбца «точки» в DataFrame в список:

#convert column to list my_list = list(df['points']) #view list print(my_list) [99, 90, 93, 86, 88, 82] 

Мы можем подтвердить, что результатом является список, используя функцию type() :

#check data type type (my_list) list 

Обратите внимание, что оба метода возвращают одинаковые результаты.

Обратите внимание, что для очень больших фреймов данных метод tolist() работает быстрее всего.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции со столбцами кадра данных pandas:

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:

# Importing Panda module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Print the dataframe as result print(dataFrame)

Famous Name Age 0 Stark Iron 42 1 Captain Rogers 95 2 Hulk banner 38 3 Spidy Parker 18

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:

dataframe.tolist()

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

# Importing Panda module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Converting dataframe into a list List = dataFrame.values.tolist() # Print converted list data as result print(List)

[['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]

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():

1. Преобразование фрейма данных, содержащего все строки.
2. Преобразование фрейма данных во вложенный список.
3. Преобразование во вложенный список столбцов.
4. 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:

# Importing Panda module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Converting dataframe Famous Names column into a single list FamousNames = dataFrame['Famous Name'].tolist() # Printing the converted list data print(FamousNames)

['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker']

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.

# Importing Pandas module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Initializing empty list ResultList = [] # Using for loop to iterating through dataframe columns for column in dataFrame.columns: listing = dataFrame[column].tolist() ResultList.append(listing) # appending dataframe columns into list # Print the converted list data print(ResultList)

[['Stark Iron', 'Captain Rogers', 'Hulk banner', 'Spidy Parker'], [42, 95, 38, 18]]

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:

# Importing Panda module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Converting dataframe into a list List = dataFrame.values.tolist() # Print converted list data as result print(List)

[['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]

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.

# Importing Panda module as jtp import pandas as jtp GivenData = # Creating DataFrame with DataFrame() function dataFrame = jtp.DataFrame(GivenData) # Converting dataframe into multiple lists listing = [dataFrame.columns.values.tolist()] + dataFrame.values.tolist() # Printing the converted list data print(listing)

[['Famous Name', 'Age'], ['Stark Iron', 42], ['Captain Rogers', 95], ['Hulk banner', 38], ['Spidy Parker', 18]]

Как преобразовать список в dataframe на Python

В этом руководстве мы увидим, как мы можем использовать список и преобразовать его в фрейм данных в Python. Но прежде чем начать с этого, давайте посмотрим, что такое список и что такое фреймы данных?

Список — это структура данных в Python, в которой все элементы заключены в квадратные скобки.

Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange']

Фреймы данных — это табличное представление данных в виде строк и столбцов.

Их можно использовать, импортировав pandas.

Теперь давайте посмотрим на различные методы преобразования списка в фрейм данных в Python.

1. Использование DataFrame().
2. Применение списка с именами индексов и столбцов.
3. С помощью zip().
4. Используя многомерный список.
5. С помощью многомерного списка со столбцом и типом данных.
6. Использование списков в словаре.

Использование pd.DataFrame()

В первом подходе мы использовали pd.DataFrame() для преобразования списка.

Следующая программа показывает, как это можно сделать:

import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values) print(df)

0 0 English 1 Hindi 2 Mathematics 3 Science 4 Social Science

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили список, значениями которого являются строки.
3. Наконец, мы передали этот список в DataFrame() и отобразили результат.

Применение списка с именами индексов и столбцов

Во втором методе мы создадим фрейм данных, который имеет значение индекса и имя столбца.

Приведенная ниже программа иллюстрирует это:

import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects']) print(df)

Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили список со строками в качестве значений.
3. Наконец, мы передали этот список в DataFrame() со списком значений индекса и именем столбца.
4. При выполнении программы отображается желаемый результат.

С помощью zip()

В этом методе мы использовали zip().

Следующая программа показывает, как это можно сделать:

import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] list_index = [20, 21, 22, 23, 24] df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code']) print(df)

Subjects Code 0 English 20 1 Hindi 21 2 Mathematics 22 3 Science 23 4 Social Science 24

Пришло время взглянуть на объяснение вышеупомянутой программы —

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили список со строками в качестве значений, а другой список содержит значения индекса.
3. Наконец, мы передали list_values и list_index в zip-архиве внутри DataFrame() со списком значений индекса и именем столбца.
4. При выполнении программы отображается желаемый результат.

Используя многомерный список

Здесь мы увидим, как многомерный список можно использовать для преобразования.

import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code']) print(df)

Subject Name Subject Code 0 English 4101 1 Hindi 4102 2 Science 4103 3 Mathematics 4104 4 Computer 4105

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили, что список содержит разные списки, и каждый список имеет строку и целочисленное значение.
3. Наконец, мы передали list_values в pd.DataFrame() со списком имен столбцов.
4. При выполнении программы отображается желаемый результат.

Использование многомерного списка со столбцом и типом данных

В этом подходе мы увидим небольшую вариацию вышеуказанной программы.

Следующая программа показывает, как это можно сделать:

import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float) print(df)

First_Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46.0 1 James Gomez 24.0 2 Sara Charles 34.0 3 Raven Stewart 24.0 4 Oliver Osment 21.0

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили, что список содержит разные списки, и каждый список имеет два строковых значения (имя и фамилию) и целочисленное значение (возраст).
3. Наконец, мы передали list_values в DataFrame() со списком имен столбцов и типом данных.
4. При выполнении программы отображается желаемый результат.

Использование списков в словаре

Наконец, в последнем методе мы увидим, как списки можно использовать со словарями и преобразовать список в фрейм данных.

Приведенная ниже программа иллюстрирует то же самое.

import pandas as pd #list_values having strings f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver'] l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment'] age = [46, 24, 34, 24, 21] dict = df = pd.DataFrame(dict) print(df)

First Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46 1 James Gomez 24 2 Sara Charles 34 3 Raven Stewart 24 4 Oliver Osment 21

1. На первом этапе мы импортировали библиотеку pandas.
2. После этого мы объявили три списка, а именно f_name, l_name и age.
3. На следующем этапе мы использовали эти списки как значения для ключей словаря.
4. Наконец, мы передали dict в DataFrame().
5. При выполнении программы отображается желаемый результат.

Вывод

В этом руководстве мы познакомились с некоторыми интересными методами преобразования списка в фрейм данных в Python.

Как в Python вывести список в столбик

Программирование часто требует отображения данных в удобном для чтения формате. Вывод списка в столбик является одним из таких случаев. В этой статье мы рассмотрим различные способы, которые позволяют вывести список в столбик в Python.

Использование цикла for для вывода списка в столбик

Использование цикла for — это один из самых простых способов вывода списка в столбик в Python. Для этого мы можем перебрать каждый элемент списка и вывести его на новой строке.

Для начала определим список, который мы будем выводить в столбик:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

Затем мы можем использовать цикл for для перебора элементов списка и вывода каждого элемента на новой строке:

for item in my_list: print(item)

Это выведет следующий результат:

1 2 3 4 5

При необходимости мы можем использовать свой разделитель между каждым элементом. Для примера, мы хотим чтобы каждый элемент выводился с новой строки и после элемента была запятая:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5] for item in my_list: print(item, end=',\n')

Это выведет следующий результат:

1, 2, 3, 4, 5,

Также мы можем использовать f-строки для более гибкого форматирования вывода. Для примера, мы хотим вывести каждый элемент в квадратных скобках с новой строки:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5] for item in my_list: print(f"[]")

Это выведет следующий результат:

[1] [2] [3] [4] [5]

Использование цикла for является наиболее распространенным и простым способом вывода списка в столбик в Python.

Использование метода join() для вывода списка в столбик

Для вывода списка в столбик в Python можно использовать метод join() . Этот метод объединяет элементы списка в одну строку, разделяя их указанным разделителем. Мы можем использовать символ переноса строки ( \n ) в качестве разделителя, чтобы каждый элемент выводился на отдельной строке.

Пример использования метода join() для вывода списка в столбик:

my_list = ['apple', 'banana', 'orange'] print('\n'.join(my_list))

В этом примере мы объединяем элементы списка my_list с помощью метода join() , указывая символ переноса строки в качестве разделителя. Результатом будет вывод списка в столбик:

apple banana orange

Обратите внимание, что метод join() работает только со строками, поэтому если в списке есть элементы других типов, они должны быть преобразованы в строки перед использованием метода join() .

Использование функции print() вместе с оператором ‘ * ‘ для вывода списка в столбик

Использование оператора * вместе с функцией print() — это один из способов вывести список в столбик в Python. Оператор * распаковывает элементы списка, разделяя их пробелами, и передает их в качестве аргументов функции print() .

Простейшим примером использования оператора * вместе с print() для вывода списка в столбик будет следующий код:

list_name = ['item1', 'item2', 'item3'] print(*list_name, sep='\n')

В этом примере мы создали список list_name , содержащий три элемента, и использовали print() вместе с оператором * и аргументом sep=’\n’ , чтобы вывести каждый элемент списка в отдельной строке.

В результате мы получим вывод в таком виде:

item1 item2 item3