<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine Spalte eines Pandas-DataFrames in eine Liste zu konvertieren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Verwenden Sie tolist()<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Verwenden Sie list()<\/strong><\/span><\/p>\n Beide Methoden liefern genau das gleiche Ergebnis.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede dieser Methoden mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion tolist()<\/strong> die Spalte \u201epoints\u201c des DataFrame in eine Liste konvertieren:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion type()<\/strong> k\u00f6nnen wir best\u00e4tigen, dass das Ergebnis eine Liste ist:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion list()<\/strong> die Spalte \u201epoints\u201c des DataFrame in eine Liste konvertieren:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion type()<\/strong> k\u00f6nnen wir best\u00e4tigen, dass das Ergebnis eine Liste ist:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass beide Methoden genau die gleichen Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass bei extrem gro\u00dfen DataFrames die Methode tolist()<\/strong> tendenziell die schnellste ist.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erkl\u00e4rt, wie Sie andere allgemeine Funktionen mit den Spalten eines Pandas-DataFrames ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So l\u00f6schen Sie Spalten in Pandas<\/a> Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine Spalte eines Pandas-DataFrames in eine Liste zu konvertieren: Methode 1: Verwenden Sie tolist() df[‚ my_column ‚]. tolist () Methode 2: Verwenden Sie list() list(df[‚ my_column ‚]) Beide Methoden liefern genau das gleiche Ergebnis. Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede dieser Methoden mit dem folgenden Pandas DataFrame […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> ']. tolist<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n list(df[' my_column<\/span> '])<\/b><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span><\/span>\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],\n ' points<\/span> ': [99, 90, 93, 86, 88, 82],\n ' assists<\/span> ': [33, 28, 31, 39, 34, 30]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 to 99 33\n1 A 90 28\n2 A 93 31\n3 B 86 39\n4 B 88 34\n5 B 82 30<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 1: Konvertieren Sie eine Spalte mit tolist() in eine Liste<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert column to list\n<\/span>my_list = df[' points<\/span> ']. tolist<\/span> ()\n\n#view list\n<\/span>print<\/span> (my_list)\n\n[99, 90, 93, 86, 88, 82]<\/strong>\n<\/pre>\n #check datatype\n<\/span>type<\/span> (my_list)\n\nlist\n<\/strong><\/pre>\n Methode 2: Konvertieren Sie eine Spalte mit list() in eine Liste<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert column to list\n<\/span>my_list = list(df[' points<\/span> '])\n#view list\n<\/span>print<\/span> (my_list)\n\n[99, 90, 93, 86, 88, 82]<\/strong>\n<\/pre>\n #check data type\n<\/span>type<\/span> (my_list)\n\nlist<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So schlie\u00dfen Sie Spalten in Pandas aus<\/a>
So wenden Sie eine Funktion auf ausgew\u00e4hlte Spalten in Pandas an<\/a>
So \u00e4ndern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"