dataframe取一行转为list

可以使用 Pandas 中的 loc 方法来取一行数据，然后使用 tolist() 转为 list，示例如下：

import pandas as pd

# 假设有如下的 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 取第二行数据
row = df.loc[1].tolist()
print(row)  # 输出 [2, 'b']

请注意，这里的 loc 方法是按照行索引位置来取行的，第一行的位置是 0，因此取第二行的位置为 1。

相关问题

pandas.core.frame.DataFrame按照每行转为list

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：

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。

pandas dataframe转为list

将Pandas DataFrame 转换为列表是一种非常常见的数据转换任务。Pandas DataFrame 是一种表格化数据结构，而列表是Python中的基本数据结构之一。因此，将DataFrame转换为列表可以方便我们将数据传递给其他函数、保存为另一种格式，或者进行其他操作。

要将DataFrame转换为列表，可以使用DataFrame的values属性。此属性返回一个NumPy数组，可以使用tolist()方法将其转换为列表。例如，以下示例演示了如何将DataFrame转换为列表：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

# 使用values属性获取NumPy数组，并使用tolist()方法将其转换为列表
lst = df.values.tolist()

print(lst)

输出结果为：

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

上述代码中，首先创建了一个DataFrame对象，包含两列数据，然后使用DataFrame的values属性获取NumPy数组，并使用tolist()方法将其转换为列表。

需要注意的是，转换出的列表的每个元素是一行数据，而不是一列数据。如果要将DataFrame的每一列转换为列表，可以使用DataFrame的to_dict()方法，将其中的值部分转换为字典，然后使用字典的values()方法获取值的列表。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

# 将DataFrame的每一列转换为列表
lst_A = list(df.to_dict()["A"].values())
lst_B = list(df.to_dict()["B"].values())

print(lst_A)
print(lst_B)

输出结果为：

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

上述代码中，首先创建了一个DataFrame对象，包含两列数据，然后使用DataFrame的to_dict()方法将DataFrame的每一列转换为字典，并使用字典的values()方法获取值的列表。最后分别将两个值的列表打印出来。