python将dataframe转成列表

### 回答1：
可以使用pandas库中的values属性将DataFrame转换为列表。例如：

import pandas as pd

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

输出结果为：

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

其中，`df.values`返回一个NumPy数组，而`tolist()`方法将其转换为列表。

### 回答2：
Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于各种数据分析、机器学习等领域。在数据分析中，dataframe是一个非常常用的数据结构，它类似于Excel表格，用于存储和管理数据。有时候，我们需要将dataframe转成列表，以便更方便地进行数据操作。下面我将详细介绍如何用Python将dataframe转成列表。

首先，我们需要导入pandas库，pandas是Python中专门用于数据分析的库。在导入pandas库之后，我们可以用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，也可以用pandas库中的DataFrame函数创建一个dataframe。通常我们读取数据后，会将数据保存为一个dataframe。

dataframe是一种二维数据表格，由行和列构成。由于列表比较灵活，我们可以将dataframe中的一行或一列转成一个列表。比如，以下是将dataframe中的一列转成一个列表的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6],'col3':[7,8,9]})
col1_list = df['col1'].tolist()

我们首先创建一个dataframe，包含三列。接着，我们用tolist()函数将dataframe中的“col1”列转成列表，并将其存储到col1_list变量中。同样的，我们也可以将dataframe中的一行或多行转成列表。以下是将dataframe中的一行转成一个列表的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6],'col3':[7,8,9]})
row_list = df.iloc[0].tolist()

我们首先创建一个dataframe，包含三列。接着，我们用iloc()函数选取dataframe中的第一行，并将其转成列表，并将其存储到row_list变量中。

需要注意的是，tolist()函数只能将一维数据结构转成列表，如果要将二维数据结构转成列表，可以使用numpy库中的tolist()函数。可以使用以下的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6],'col3':[7,8,9]})
arr_list = df.values.tolist()

我们首先创建一个dataframe，包含三列。接着，我们用values属性获取dataframe中的所有数据，并将其转成numpy中的array数据结构。最后，我们用tolist()函数将numpy中的array数据结构转成列表，并将其存储到arr_list变量中。

综上所述，以上介绍了Python如何将dataframe转成列表的方法。在实际数据分析中，我们需要将dataframe转成列表以便更方便地进行数据操作。

### 回答3：
Python中的pandas库提供了一种非常便捷的方法将DataFrame对象转换为列表。DataFrame是Pandas库中最经常使用的数据结构，它是一个二维的、表格型的数据结构，可以存储不同类型的数据。如果我们需要对数据进行操作或者进行训练，往往需要将数据以列表的形式传入模型。

转换DataFrame为列表的方法如下：

1. 使用values方法

使用values方法可以直接将DataFrame对象转换为NumPy数组，然后再将NumPy数组转换为列表。

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 转换为列表
data_list = df.values.tolist()

print(data_list)

输出：

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

2. 使用to_dict方法

使用to_dict方法可以将DataFrame对象转换为字典，然后再将字典的values转换为列表。

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 转换为列表
data_dict = df.to_dict(orient='records')
data_list = [list(x.values()) for x in data_dict]

print(data_list)

输出：

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

其中，to_dict方法的参数orient指定了将DataFrame转换为什么样的字典格式，'records'表示将每一行转换为一个字典，然后将字典组合成一个list。

两种方法的区别：使用values方法转换为列表时，列表中的元素顺序和数据框中的元素顺序是一致的；而使用to_dict方法转换为列表时，列表中的元素顺序取决于数据框中字典所取键值的顺序。