dapatkan daftar dari kolom dataframe panda

289

Saya memiliki dokumen excel yang terlihat seperti ini ..

cluster load_date   budget  actual  fixed_price
A   1/1/2014    1000    4000    Y
A   2/1/2014    12000   10000   Y
A   3/1/2014    36000   2000    Y
B   4/1/2014    15000   10000   N
B   4/1/2014    12000   11500   N
B   4/1/2014    90000   11000   N
C   7/1/2014    22000   18000   N
C   8/1/2014    30000   28960   N
C   9/1/2014    53000   51200   N

Saya ingin dapat mengembalikan konten kolom 1 - cluster sebagai daftar, jadi saya bisa menjalankan loop for di atasnya, dan membuat lembar kerja excel untuk setiap cluster.

Apakah mungkin, untuk mengembalikan konten seluruh baris ke daftar? misalnya

list = [], list[column1] or list[df.ix(row1)]
python  list  pandas 
— yoshiserry
sumber
10
Kolom dataframe panda adalah seri panda saat Anda menariknya keluar, yang kemudian dapat Anda panggil .tolist()untuk mengubahnya menjadi daftar python
— Ben
4
Dari v0.24 dan seterusnya, .valuesTIDAK ADA PANJANG menjadi metode yang disukai untuk mengakses array numpy yang mendasarinya. Lihat jawaban ini .
— cs95
Catatan penting: Mengubah Seri Pandas ke daftar atau array NumPy seringkali tidak perlu, dan hampir pasti dalam kasus OP.
— AMC
1
Juga, tidak perlu membaca jawaban yang terlalu panjang untuk pertanyaan sepele seperti itu. df.to_numpy().tolist()harus baik untuk sebagian besar kasus penggunaan.
— AMC
1
Cukup typecast menggunakanlist(x)
— Pe Dro

Jawaban:

497

Kolom DataFrame Pandas adalah Seri Pandas saat Anda menariknya, yang kemudian dapat Anda panggil x.tolist()untuk mengubahnya menjadi daftar Python. Atau Anda melemparkannya list(x).

import pandas as pd

data_dict = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
             'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(data_dict)

print(f"DataFrame:\n{df}\n")
print(f"column types:\n{df.dtypes}")

col_one_list = df['one'].tolist()

col_one_arr = df['one'].to_numpy()

print(f"\ncol_one_list:\n{col_one_list}\ntype:{type(col_one_list)}")
print(f"\ncol_one_arr:\n{col_one_arr}\ntype:{type(col_one_arr)}")

Keluaran:

DataFrame:
   one  two
a  1.0    1
b  2.0    2
c  3.0    3
d  NaN    4

column types:
one    float64
two      int64
dtype: object

col_one_list:
[1.0, 2.0, 3.0, nan]
type:<class 'list'>

col_one_arr:
[ 1.  2.  3. nan]
type:<class 'numpy.ndarray'>
— Ben
sumber
24
Saya tidak dapat memahami gaya dokumen, karena hampir selalu berupa sintaks langsung, di mana saya membutuhkan sintaks dan contoh. Misalnya Sintaks akan membuat set: gunakan kata kunci set, dan daftar: Contoh pendamping: alist = df.cluster.tolist (). Sampai panda ditulis dengan cara ini aku akan berjuang. sudah sampai di sana, ada beberapa contoh sekarang, tetapi tidak untuk setiap metode.
— yoshiserry
Terima kasih @ Ben, Jawaban yang bagus! Bisakah Anda ceritakan tentang metode Dataframe, saya belum pernah melihat itu sebelumnya ... sepertinya Anda mengonversi dinctionary ke df? df = DataFrame (d)?
— yoshiserry
Salah satu cara default untuk membuat kerangka data adalah dengan memberikannya daftar kamus dengan kunci yang cocok.
— Ben
2
@yoshiserry sebagian besar fungsi umum sekarang memiliki contoh penggunaan dalam dokumentasinya, di bawah sintaksis dan daftar argumen. Anda juga dapat melihat 15 menit ke panda untuk contoh tingkat pemula lainnya.
— cs95
2
@Ben Saya belum melihat Anda masih aktif di SO, saya ingin menyebutkan bahwa saya mengirimkan suntingan berukuran layak untuk jawaban ini, jadi biarkan saya tahu apa yang Anda pikirkan :)
— AMC
54

Ini mengembalikan array numpy:

arr = df["cluster"].to_numpy()

Ini mengembalikan array nilai unik yang numpy :

unique_arr = df["cluster"].unique()

Anda juga bisa menggunakan numpy untuk mendapatkan nilai unik, meskipun ada perbedaan antara kedua metode:

arr = df["cluster"].to_numpy()
unique_arr = np.unique(arr)
— Anirudh Bandi
sumber
4

Contoh konversi:

Numpy Array -> Panda Data Frame -> Daftar dari satu Kolom Panda

Array Numpy

data = np.array([[10,20,30], [20,30,60], [30,60,90]])

Ubah array numpy menjadi bingkai data Panda 

dataPd = pd.DataFrame(data = data)

print(dataPd)
0   1   2
0  10  20  30
1  20  30  60
2  30  60  90

Konversi satu Bingkai Panda ke daftar

pdToList = list(dataPd['2'])

— Harvey
sumber
1
Mengapa menunjukkan kode pembuatan array dua kali, seolah-olah itu adalah bagian penting dari solusi? Bahkan mengapa membuat array itu sama sekali? Bukankah df = pd.DataFrame(data=[[10, 20, 30], [20, 30, 60], [30, 60, 90]])lebih mudah? Juga, perhatikan nama variabel dan spasi putih yang mengikuti konvensi gaya Python. Iterate over list sebagai bukti Apa yang membuktikannya, tepatnya? Itu daftar?
— AMC
2

Karena pertanyaan ini mendapatkan banyak perhatian dan ada beberapa cara untuk memenuhi tugas Anda, izinkan saya menyajikan beberapa opsi.

Semua itu hanya satu kalimat;)

Dimulai dengan:

df
  cluster load_date budget actual fixed_price
0       A  1/1/2014   1000   4000           Y
1       A  2/1/2014  12000  10000           Y
2       A  3/1/2014  36000   2000           Y
3       B  4/1/2014  15000  10000           N
4       B  4/1/2014  12000  11500           N
5       B  4/1/2014  90000  11000           N
6       C  7/1/2014  22000  18000           N
7       C  8/1/2014  30000  28960           N
8       C  9/1/2014  53000  51200           N

Tinjauan potensi operasi:

ser_aggCol (collapse each column to a list)
cluster          [A, A, A, B, B, B, C, C, C]
load_date      [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2...
budget         [1000, 12000, 36000, 15000...
actual         [4000, 10000, 2000, 10000,...
fixed_price      [Y, Y, Y, N, N, N, N, N, N]
dtype: object


ser_aggRows (collapse each row to a list)
0     [A, 1/1/2014, 1000, 4000, Y]
1    [A, 2/1/2014, 12000, 10000...
2    [A, 3/1/2014, 36000, 2000, Y]
3    [B, 4/1/2014, 15000, 10000...
4    [B, 4/1/2014, 12000, 11500...
5    [B, 4/1/2014, 90000, 11000...
6    [C, 7/1/2014, 22000, 18000...
7    [C, 8/1/2014, 30000, 28960...
8    [C, 9/1/2014, 53000, 51200...
dtype: object


df_gr (here you get lists for each cluster)
                             load_date                 budget                 actual fixed_price
cluster                                                                                         
A        [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2...   [1000, 12000, 36000]    [4000, 10000, 2000]   [Y, Y, Y]
B        [4/1/2014, 4/1/2014, 4/1/2...  [15000, 12000, 90000]  [10000, 11500, 11000]   [N, N, N]
C        [7/1/2014, 8/1/2014, 9/1/2...  [22000, 30000, 53000]  [18000, 28960, 51200]   [N, N, N]


a list of separate dataframes for each cluster

df for cluster A
  cluster load_date budget actual fixed_price
0       A  1/1/2014   1000   4000           Y
1       A  2/1/2014  12000  10000           Y
2       A  3/1/2014  36000   2000           Y

df for cluster B
  cluster load_date budget actual fixed_price
3       B  4/1/2014  15000  10000           N
4       B  4/1/2014  12000  11500           N
5       B  4/1/2014  90000  11000           N

df for cluster C
  cluster load_date budget actual fixed_price
6       C  7/1/2014  22000  18000           N
7       C  8/1/2014  30000  28960           N
8       C  9/1/2014  53000  51200           N

just the values of column load_date
0    1/1/2014
1    2/1/2014
2    3/1/2014
3    4/1/2014
4    4/1/2014
5    4/1/2014
6    7/1/2014
7    8/1/2014
8    9/1/2014
Name: load_date, dtype: object


just the values of column number 2
0     1000
1    12000
2    36000
3    15000
4    12000
5    90000
6    22000
7    30000
8    53000
Name: budget, dtype: object


just the values of row number 7
cluster               C
load_date      8/1/2014
budget            30000
actual            28960
fixed_price           N
Name: 7, dtype: object


============================== JUST FOR COMPLETENESS ==============================


you can convert a series to a list
['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N']
<class 'list'>


you can convert a dataframe to a nested list
[['A', '1/1/2014', '1000', '4000', 'Y'], ['A', '2/1/2014', '12000', '10000', 'Y'], ['A', '3/1/2014', '36000', '2000', 'Y'], ['B', '4/1/2014', '15000', '10000', 'N'], ['B', '4/1/2014', '12000', '11500', 'N'], ['B', '4/1/2014', '90000', '11000', 'N'], ['C', '7/1/2014', '22000', '18000', 'N'], ['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N'], ['C', '9/1/2014', '53000', '51200', 'N']]
<class 'list'>

the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray
[['A' '1/1/2014' '1000' '4000' 'Y']
 ['A' '2/1/2014' '12000' '10000' 'Y']
 ['A' '3/1/2014' '36000' '2000' 'Y']
 ['B' '4/1/2014' '15000' '10000' 'N']
 ['B' '4/1/2014' '12000' '11500' 'N']
 ['B' '4/1/2014' '90000' '11000' 'N']
 ['C' '7/1/2014' '22000' '18000' 'N']
 ['C' '8/1/2014' '30000' '28960' 'N']
 ['C' '9/1/2014' '53000' '51200' 'N']]
<class 'numpy.ndarray'>

kode:

# prefix ser refers to pd.Series object
# prefix df refers to pd.DataFrame object
# prefix lst refers to list object

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame([
        ['A',   '1/1/2014',    '1000',    '4000',    'Y'],
        ['A',   '2/1/2014',    '12000',   '10000',   'Y'],
        ['A',   '3/1/2014',    '36000',   '2000',    'Y'],
        ['B',   '4/1/2014',    '15000',   '10000',   'N'],
        ['B',   '4/1/2014',    '12000',   '11500',   'N'],
        ['B',   '4/1/2014',    '90000',   '11000',   'N'],
        ['C',   '7/1/2014',    '22000',   '18000',   'N'],
        ['C',   '8/1/2014',    '30000',   '28960',   'N'],
        ['C',   '9/1/2014',    '53000',   '51200',   'N']
        ], columns=['cluster', 'load_date',   'budget',  'actual',  'fixed_price'])
print('df',df, sep='\n', end='\n\n')

ser_aggCol=df.aggregate(lambda x: [x.tolist()], axis=0).map(lambda x:x[0])
print('ser_aggCol (collapse each column to a list)',ser_aggCol, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_aggRows=pd.Series(df.values.tolist()) 
print('ser_aggRows (collapse each row to a list)',ser_aggRows, sep='\n', end='\n\n\n')

df_gr=df.groupby('cluster').agg(lambda x: list(x))
print('df_gr (here you get lists for each cluster)',df_gr, sep='\n', end='\n\n\n')

lst_dfFiltGr=[ df.loc[df['cluster']==val,:] for val in df['cluster'].unique() ]
print('a list of separate dataframes for each cluster', sep='\n', end='\n\n')
for dfTmp in lst_dfFiltGr:
    print('df for cluster '+str(dfTmp.loc[dfTmp.index[0],'cluster']),dfTmp, sep='\n', end='\n\n')

ser_singleColLD=df.loc[:,'load_date']
print('just the values of column load_date',ser_singleColLD, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_singleCol2=df.iloc[:,2]
print('just the values of column number 2',ser_singleCol2, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_singleRow7=df.iloc[7,:]
print('just the values of row number 7',ser_singleRow7, sep='\n', end='\n\n\n')

print('='*30+' JUST FOR COMPLETENESS '+'='*30, end='\n\n\n')

lst_fromSer=ser_singleRow7.tolist()
print('you can convert a series to a list',lst_fromSer, type(lst_fromSer), sep='\n', end='\n\n\n')

lst_fromDf=df.values.tolist()
print('you can convert a dataframe to a nested list',lst_fromDf, type(lst_fromDf), sep='\n', end='\n\n')

arr_fromDf=df.values
print('the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray',arr_fromDf, type(arr_fromDf), sep='\n', end='\n\n')

seperti yang ditunjukkan oleh cs95 metode lain harus lebih disukai daripada .valuesatribut panda dari panda versi 0.24 pada lihat di sini . Saya menggunakannya di sini, karena kebanyakan orang akan (pada 2019) masih memiliki versi yang lebih lama, yang tidak mendukung rekomendasi baru. Anda dapat memeriksa versi Anda denganprint(pd.__version__)

— Markus Dutschke
sumber
1

Jika kolom Anda hanya memiliki satu nilai, sesuatu seperti pd.series.tolist()akan menghasilkan kesalahan. Untuk menjamin itu akan bekerja untuk semua kasus, gunakan kode di bawah ini:

(
    df
        .filter(['column_name'])
        .values
        .reshape(1, -1)
        .ravel()
        .tolist()
)
— Ramin Melikov
sumber
-1

Dengan asumsi nama kerangka data setelah membaca lembar excel adalah df, ambil daftar kosong (misalnya dataList), beralih melalui baris data baris demi baris dan tambahkan ke daftar kosong Anda seperti-

dataList = [] #empty list
for index, row in df.iterrows(): 
    mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
    dataList.append(mylist)

Atau,

dataList = [] #empty list
for row in df.itertuples(): 
    mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
    dataList.append(mylist)

Tidak, jika Anda mencetak dataList, Anda akan mendapatkan setiap baris sebagai daftar di dataList.

— Natasha
sumber
Nama variabel dan fungsi harus mengikuti lower_case_with_underscoresgaya. Apa kelebihan yang dimiliki solusi ini dibandingkan yang ada, tepatnya? Juga, saya benar-benar mencegah penggunaan akses atribut-style pada Series dan DataFrames.
— AMC
-1 
 amount = list()
    for col in df.columns:
        val = list(df[col])
        for v in val:
            amount.append(v)
— kamran kausar
sumber
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.