如何将 pandas dataframe 行转换为列表（带有示例）

您可以使用以下基本语法将 pandas DataFrame 的一行转换为列表：

 row_list = df. loc [2 ,:]. values . flatten (). tolist ()

这种特殊的语法将 DataFrame 行索引位置2的值转换为列表。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：将 Pandas DataFrame 行转换为列表

假设我们有以下 pandas DataFrame，其中包含有关各种篮球运动员的信息：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

我们可以使用以下语法将行索引位置2的值转换为列表：

 #convert row at index 2 to list
row_list = df. loc [2,:]. values . flatten (). tolist ()

#view results
print (row_list)

['C', 19, 7, 10]

我们可以看到行索引位置2的值已经转换为四个值的列表。

我们可以使用type()函数确认结果确实是一个列表：

 #view type
print ( type (row_list))

<class 'list'>

如果您只想将特定的列值包含在列表中，则可以按名称指定列。

例如，我们可以使用以下语法将行索引位置 2 值转换为仅包含球队和积分列的列表：

 #convert values in row index position 2 to list (for team and points columns)
row_list = df. loc [2,[' team ',' points ']]. values . flatten (). tolist ()

#view results
print (row_list)

['C', 19]

请注意，列表中仅包含团队和积分列值。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何将 Pandas 中的特定列转换为 NumPy 数组
如何将 Pandas 中的列表转换为列
如何向 Pandas DataFrame 添加总行