values.tolist

`values.tolist()`是Pandas库中DataFrame对象的一个方法，用于将DataFrame中的数据转化成Python中的嵌套列表形式。在这段代码中，`sort_info['销量'].values.tolist()[-20:]`将DataFrame中“销量”列的数据提取出来，并转化成一个包含20个元素的嵌套列表，用于作为柱状图的数据源。

相关问题

df.values.tolist

df.values.tolist()是将DataFrame对象转换为列表的方法。它会返回一个包含DataFrame中所有数据的二维列表。\[1\]在引用\[1\]中的代码示例中，df2是一个DataFrame对象，通过df2.values.tolist()将其转换为了一个名为list2的列表。因此，选项D说法错误，list2不是一维列表，而是二维列表。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DataFrame和list之间相互转换：df.values.tolist()和pd.DataFrame()](https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/125438336)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas把Excel里某一列转化为list](https://blog.csdn.net/qq_36234441/article/details/126193467)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

values.tolist()有什么用

### 回答1：
values.tolist()的作用是将pandas数据框中的数据转换为列表形式。这个方法可以用于将数据框中的数据进行处理和分析，也可以用于将数据导出到其他格式中。例如，可以将数据框中的数据转换为numpy数组或者json格式的数据。这个方法在数据处理和分析中非常常用。

### 回答2：
values.tolist()是pandas库中的一个函数，用于将DataFrame或Series对象转换为Python列表对象。

这个函数有以下几个用途：

1.将DataFrame或Series对象转换为列表形式，方便进行一些特定的操作。有时候，我们需要将数据以列表的形式传递给其他的函数或模块，而不是使用pandas库中的函数和方法。这时，values.tolist()可以方便地将数据转换为列表，以便于进行进一步的处理。

2.当我们需要对DataFrame或Series对象进行迭代，逐行或逐列处理数据时，可以使用values.tolist()将数据转换为列表形式，并通过迭代列表的方式来处理数据。对于大型数据集，这样做比直接使用pandas库的函数和方法，可以提高处理速度。

3.在某些情况下，数据在列表形式下更易于理解和分析。使用values.tolist()可以将DataFrame或Series对象转换为列表形式，以便于人眼观察和分析数据。

需要注意的是，values.tolist()得到的是一个二维列表，其中每个元素代表DataFrame或Series中的一行数据或一列数据。若要将DataFrame或Series转换为一维列表，可以使用flatten()函数。

总之，values.tolist()函数在处理和分析数据时具有一定的灵活性，可以根据具体需求将数据转换为列表形式进行操作。

### 回答3：
values.tolist() 是 Pandas 库中的一个方法，可以将 DataFrame 或 Series 中的数据转换为 Python 的列表形式。

values.tolist() 的使用场景有以下几个方面：

1. 方便数据的查看与处理：values.tolist() 将 DataFrame 或 Series 中的数据转换为列表，可以直接查看、操作或处理列表形式的数据，而不需要使用 Pandas 提供的方法。

2. 数据的传递与转换：有时候需要将数据从 DataFrame 或 Series 中提取出来，以列表的形式传递给其他函数进行处理或使用。values.tolist() 可以方便地将数据转换为列表，以便于传递与转换。

3. 数据的存储与导出：将数据转换为列表后，可以方便地存储为文本文件、Excel 文件或其他数据格式，以及导入其他数据处理工具进行进一步的数据分析与处理。

4. 与其他数据类型的转换：有时候需要将数据从 DataFrame 或 Series 中转换为其他数据类型，例如数组、矩阵等。values.tolist() 可以方便地将数据转换为列表，再进行其他数据类型的转换。

需要注意的是，values.tolist() 方法返回的是深层复制的列表，即新生成的列表与原数据没有共享存储，所以在大数据量情况下，使用 values.tolist() 可能会占用较多的内存空间。