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我有一个这样的熊猫数据框:

admit   gpa  gre  rank   
0  3.61  380     3  
1  3.67  660     3  
1  3.19  640     4  
0  2.93  520     4

现在我想获取 pandas 中的行列表,例如:

[[0,3.61,380,3], [1,3.67,660,3], [1,3.19,640,4], [0,2.93,520,4]]   

我该怎么做?

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3 回答 3

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有一个内置方法也是最快的方法,调用tolistnp.values数组:

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]]
于 2013-10-25T08:54:18.947 回答
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你可以这样做:

map(list, df.values)
于 2013-10-25T08:55:56.560 回答
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编辑:as_matrix自 0.23.0 版以来已弃用

您可以在数据框上使用内置valuesto_numpy(推荐选项)方法:

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]])

如果您明确想要列表而不是 numpy 数组,请添加.tolist()

df.to_numpy().tolist()
于 2017-02-22T09:13:15.530 回答