pandas tolist函数

tolist()函数是pandas库中的一个函数，用于将Series或DataFrame对象转换为Python列表。具体使用方法如下：

对于Series对象：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s.tolist()

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

对于DataFrame对象：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.values.tolist()

输出结果为：

[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

注意，对于DataFrame对象，我们需要先使用values属性将其转换为二维数组，再使用tolist()函数将其转换为Python列表。

相关问题

pandas的network函数

pandas没有专门的network函数，但可以结合其他库（例如networkx）使用pandas提供的数据结构和操作函数。例如，可以使用pandas的DataFrame和Series存储和操作节点和边的数据，然后将其转换为networkx的Graph对象进行进一步的网络分析和可视化。以下是一个示例：

import pandas as pd
import networkx as nx

# 创建节点和边的DataFrame
nodes = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'label': ['A', 'B', 'C', 'D']})
edges = pd.DataFrame({'source': [1, 2, 3, 3], 'target': [2, 3, 1, 4]})

# 创建networkx的Graph对象
graph = nx.from_pandas_edgelist(edges, source='source', target='target')

# 添加节点属性
for node_id, node_data in nodes.set_index('id').iterrows():
    graph.nodes[node_id].update(node_data.to_dict())

# 计算节点度数和邻居
degrees = pd.Series(dict(graph.degree())).rename('degree')
neighbors = pd.Series(dict(graph.adj)).apply(lambda x: list(x.keys()))

# 输出结果
print(nodes)
#    id label
# 0   1     A
# 1   2     B
# 2   3     C
# 3   4     D

print(edges)
#    source  target
# 0       1       2
# 1       2       3
# 2       3       1
# 3       3       4

print(degrees)
# 1    2
# 2    2
# 3    3
# 4    1
# dtype: int64

print(neighbors)
# 1    [2, 3]
# 2    [1, 3]
# 3    [2, 1, 4]
# 4       [3]
# dtype: object

pandas 时间函数

引用:在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklearn库中也提供时间序列功能，但pandas为我们提供了更多且好用的函数。
引用:日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。它在pandas中的数据类型是datetime64[ns]或datetime64[ns, tz]。
根据以上引用内容，pandas提供了丰富的时间函数来操作和处理时间序列数据。一些常用的时间函数包括：
1. to_datetime(): 将字符串转换为datetime数据类型。
2. DateOffset(): 用于对时间进行偏移、平移或移动。
3. resample(): 用于进行时间序列的重采样，可以改变数据的频率。
4. shift(): 用于将时间序列数据向前或向后移动。
5. rolling(): 用于计算滚动统计量，例如移动平均值。
6. dt accessor: 通过.dt访问器，可以提取时间序列数据的年、月、日等信息。
7. timedelta: 用于进行时间间隔的计算和操作。
以上是一些常用的pandas时间函数，可以帮助我们处理和分析时间序列数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [7个常用的Pandas时间戳处理函数](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124776923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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