<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Zeile eines Pandas-DataFrames in eine Liste zu konvertieren:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Syntax wandelt die Werte an Position 2<\/strong> des Zeilenindex des DataFrame in eine Liste um.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Werte von Position 2<\/strong> des Zeilenindex in eine Liste umzuwandeln:<\/span><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass die Werte an Position 2 des Zeilenindex in eine Liste mit vier Werten umgewandelt wurden.<\/span><\/p>\n Mit der Funktion type()<\/strong> k\u00f6nnen wir best\u00e4tigen, dass das Ergebnis tats\u00e4chlich eine Liste ist:<\/span><\/p>\n Wenn Sie m\u00f6chten, dass nur bestimmte Spaltenwerte in die Liste aufgenommen werden, k\u00f6nnen Sie die Spalten nach Namen angeben.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden, um die Werte der Zeilenindexposition 2 in eine Liste nur f\u00fcr die Team-<\/strong> und Punktespalten<\/strong> umzuwandeln:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur die Spaltenwerte Team<\/strong> und Punkte<\/strong> in die Liste aufgenommen wurden.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie bestimmte Spalten in Pandas in ein NumPy-Array<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Zeile eines Pandas-DataFrames in eine Liste zu konvertieren: row_list = df. loc [2 ,:]. values . flatten (). tolist () Diese spezielle Syntax wandelt die Werte an Position 2 des Zeilenindex des DataFrame in eine Liste um. Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der […]<\/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 row_list = df. loc<\/span> [2<\/span> ,:]. values<\/span> . flatten<\/span> (). tolist<\/span> ()<\/strong>\n<\/pre>\n Beispiel: Konvertieren Sie die Pandas DataFrame-Zeile in eine Liste<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12<\/strong><\/pre>\n #convert row at index 2 to list\nrow_list = df. loc<\/span> [2,:]. values<\/span> . flatten<\/span> (). tolist<\/span> ()\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (row_list)\n\n['C', 19, 7, 10]<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #view type\nprint<\/span> ( type<\/span> (row_list))\n\n<class 'list'><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #convert values in row index position 2 to list (for team and points columns)\nrow_list = df. loc<\/span> [2,[' team<\/span> ',' points<\/span> ']]. values<\/span> . flatten<\/span> (). tolist<\/span> ()\n<\/span>\n#view results\nprint<\/span> (row_list)\n\n['C', 19]<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie eine Liste in eine Spalte in Pandas<\/a>
So f\u00fcgen Sie Pandas DataFrame eine Gesamtzeile hinzu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"