use*_*761 63 python dataframe pandas
我有一个像这样的pandas数据框:
admit gpa gre rank
0 3.61 380 3
1 3.67 660 3
1 3.19 640 4
0 2.93 520 4
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
现在我想获得pandas中的行列表,如:
[[0,3.61,380,3], [1,3.67,660,3], [1,3.19,640,4], [0,2.93,520,4]]
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我该怎么做?
EdC*_*ica 108
你可以使用tolist
以下方法实现:
df.values.tolist()
[[0.0, 3.61, 380.0, 3.0],
[1.0, 3.67, 660.0, 3.0],
[1.0, 3.19, 640.0, 4.0],
[0.0, 2.93, 520.0, 4.0]]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者你也可以使用.values
:
df.values.tolist()
[[0.0, 3.61, 380.0, 3.0],
[1.0, 3.67, 660.0, 3.0],
[1.0, 3.19, 640.0, 4.0],
[0.0, 2.93, 520.0, 4.0]]
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更新
看着这再次有一个内置的方法,这将是最快的方法,也叫后tolist
的上.values
NP阵列:
df.values.tolist()
[[0.0, 3.61, 380.0, 3.0],
[1.0, 3.67, 660.0, 3.0],
[1.0, 3.19, 640.0, 4.0],
[0.0, 2.93, 520.0, 4.0]]
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Rom*_*kar 27
你可以这样做:
map(list, df.values)
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Daa*_*aan 10
您可以as_matrix
在数据帧上使用内置方法(参考:
1):
In [8]:
df.to_numpy()
Out[8]:
array([[ 0.9, 7. , 5.2, ..., 13.3, 13.5, 8.9],
[ 0.9, 7. , 5.2, ..., 13.3, 13.5, 8.9],
[ 0.8, 6.1, 5.4, ..., 15.9, 14.4, 8.6],
...,
[ 0.2, 1.3, 2.3, ..., 16.1, 16.1, 10.8],
[ 0.2, 1.3, 2.4, ..., 16.5, 15.9, 11.4],
[ 0.2, 1.3, 2.4, ..., 16.5, 15.9, 11.4]])
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