pandas.core.frame.DataFrame按照每行转为list

时间: 2023-11-27 07:04:31 浏览: 54
可以使用`values`属性将DataFrame按行转换为NumPy数组,然后再使用`tolist()`方法将其转换为列表。示例如下: ```python import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 将DataFrame按行转换为列表 list_of_rows = df.values.tolist() print(list_of_rows) # 输出 [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] ``` 上述代码将DataFrame `df` 按行转换为列表 `list_of_rows`,其中每个子列表对应原来的一行数据。需要注意的是,转换后的列表中的元素类型都是Python的基本数据类型(如int、float等),而不是Pandas中的Series类型。如果需要保留Series类型,可以使用`to_dict()`方法将DataFrame转换为字典,其中字典的每个键对应一列数据,值为Series类型的对象。
相关问题

pandas.core.frame.DataFrame按照每行转为dict

可以使用 Pandas DataFrame 的 `to_dict()` 方法,将每一行转换为字典。需要将 `orient` 参数设置为 `'records'`,表示将 DataFrame 转换为字典的每个元素为一行记录。下面是一个示例代码,将 DataFrame 中每一行转换为字典: ```python import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['a', 'b']}) # 将 DataFrame 中的每一行转换为字典 dict_data = df.to_dict(orient='records') print(dict_data) # 输出:[{'col1': 1, 'col2': 'a'}, {'col1': 2, 'col2': 'b'}] ``` 在上面的示例中,`to_dict()` 方法的参数为 `'records'`,表示将 DataFrame 中的每一行转换为一个字典,最终将这些字典组成一个列表。你还可以使用其他的参数值,例如 `'list'` 表示将 DataFrame 中的每一列转换为一个列表,最终将这些列表组成一个字典。你可以根据具体需求选择适合的参数值。

列表转为pandas.core.frame.DataFrame

要将列表转换为 Pandas DataFrame,可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 函数。例如,假设列表为: ``` my_list = [[1, 'a', True], [2, 'b', False], [3, 'c', True]] ``` 可以使用以下代码将其转换为 DataFrame: ```python import pandas as pd my_list = [[1, 'a', True], [2, 'b', False], [3, 'c', True]] df = pd.DataFrame(my_list) print(df) ``` 输出结果为: ``` 0 1 2 0 1 a True 1 2 b False 2 3 c True ``` Pandas DataFrame 的列默认以整数编号为列名。如果要为列指定标题,请使用 `columns` 参数,例如: ```python import pandas as pd my_list = [[1, 'a', True], [2, 'b', False], [3, 'c', True]] df = pd.DataFrame(my_list, columns=['A', 'B', 'C']) print(df) ``` 输出结果为: ``` A B C 0 1 a True 1 2 b False 2 3 c True ```

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帮我解释一下错误:KeyError Traceback (most recent call last) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3802, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance) 3801 try: -> 3802 return self._engine.get_loc(casted_key) 3803 except KeyError as err: File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'is_acc' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 2 1 import statsmodels.api as sm ----> 2 y = data['is_acc'] 3 X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth', 'AADT']] 4 X = sm.add_constant(X) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:3807, in DataFrame.__getitem__(self, key) 3805 if self.columns.nlevels > 1: 3806 return self._getitem_multilevel(key) -> 3807 indexer = self.columns.get_loc(key) 3808 if is_integer(indexer): 3809 indexer = [indexer] File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3804, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance) 3802 return self._engine.get_loc(casted_key) 3803 except KeyError as err: -> 3804 raise KeyError(key) from err 3805 except TypeError: 3806 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise 3807 # InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise 3808 # the TypeError. 3809 self._check_indexing_error(key) KeyError: 'is_acc'In [ ]: ​

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