从数据框列或行获取列表？

Question

我有一个从Excel文档导入的数据框，如下所示：

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

我希望能够返回列1df['集群']的内容作为一个列表，这样我就可以运行一个for循环，并为每个集群创建一个Excel工作表。

是否也可以将整列或整行的内容返回到列表中？例如

list = [], list[column1] or list[df.ix(row1)]

Answer 1

Numpy数组

Numpy阵列

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

将numpy数组转换为Panda数据帧

dataPd = pd.DataFrame(data = data)
    
print(dataPd)
0   1   2
0  10  20  30
1  20  30  60
2  30  60  90

pdToList=list（dataPd['2']）

Answer 2

这将返回一个numpy数组：

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

这将返回唯一值的numpy数组：

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

您也可以使用Numpy来获取唯一的值，尽管这两种方法之间存在差异：

arr = df["cluster"].to_numpy()
unique_arr = np.unique(arr)

Answer 3

Pandas数据框列在拉出时是Pandas系列，然后可以调用x.tolist（）on将它们转换为Python列表。或者，您可以使用list（x）进行强制转换。

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)}")

输出：

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'>