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パンダデータフレーム列からリストを取得

このようなExcel文書があります。

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

1列目 - clusterの内容をリストとして返すことができるようにしたいので、そのためにforループを実行し、すべてのクラスターに対してExcelワークシートを作成できます。

行全体の内容をリストに戻すことも可能ですか？例えば.

list = [], list[column1] or list[df.ix(row1)]
pythonlistpandas
178
yoshiserry

Pandas DataFrameカラムを取り出すと、Pandasシリーズになります。これをx.tolist() onと呼び、それらをPythonリストに変えることができます。あるいは、list(x)を使ってキャストします。

import pandas as pd

d = {'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(d)

print("Starting with this dataframe\n", df)

print("The first column is a", type(df['one']), "\nconsisting of\n", df['one'])

dfToList = df['one'].tolist()

dfList = list(df['one'])

dfValues = df['one'].values

print("dfToList is", dfToList, "and it's a", type(dfToList))
print("dfList is  ", dfList,   "and it's a", type(dfList))
print("dfValues is", dfValues, "and it's a", type(dfValues))

最後の行が返されます。

dfToList is [1.0, 2.0, 3.0, nan] and it's a <class 'list'>
dfList is   [1.0, 2.0, 3.0, nan] and it's a <class 'list'>
dfValues is [ 1.  2.  3. nan] and it's a <class 'numpy.ndarray'>

この質問 は役に立つかもしれません。そして Pandasのドキュメント はあなたが彼らのスタイルに慣れれば実際にはかなり良いものです。

だからあなたの場合あなたはできる：

my_list = df["cluster"].tolist()

そしてそこから行きます。

307
Ben

これは派手な配列を返します。

my_list = df["cluster"].values

これは、 unique valuesのテンキーな配列を返します。

my_list = df["cluster"].values
uniqueVals = np.unique(my_list)

あるいは、

uniqueVals = df["cluster"].unique()
30
Anirudh Bandi

変換例：

Numpy配列 - > Panda Data Frame - > 1つのPandaカラムからのリスト

ヌーピーアレイ

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

Numpy配列をPandaフレームに変換

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

print(dataPd)
    0   1   2
0  10  20  30
1  20  30  60
2  30  60  90

1つのPanda Frameをリストに変換

pdToList = list(dataPd['2'])

証明としてリストを繰り返す

 for counter, value in enumerate(pdToList):
        print(counter, value)
    0 90
    1 60
    2 30
1
Harvey

この質問が多くの注目を集め、あなたの仕事を達成するためのいくつかの方法があるので、いくつかのオプションを紹介させてください。

ところで、これらはすべてワンライナーです;）

で始まります：

df
  cluster load_date budget actual fixed_price
0       A  1/1/2014   1000   4000           Y
1       A  2/1/2014  12000  10000           Y
2       A  3/1/2014  36000   2000           Y
3       B  4/1/2014  15000  10000           N
4       B  4/1/2014  12000  11500           N
5       B  4/1/2014  90000  11000           N
6       C  7/1/2014  22000  18000           N
7       C  8/1/2014  30000  28960           N
8       C  9/1/2014  53000  51200           N

潜在的な操作の概要：

ser_aggCol (collapse each column to a list)
cluster          [A, A, A, B, B, B, C, C, C]
load_date      [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2...
budget         [1000, 12000, 36000, 15000...
actual         [4000, 10000, 2000, 10000,...
fixed_price      [Y, Y, Y, N, N, N, N, N, N]
dtype: object


ser_aggRows (collapse each row to a list)
0     [A, 1/1/2014, 1000, 4000, Y]
1    [A, 2/1/2014, 12000, 10000...
2    [A, 3/1/2014, 36000, 2000, Y]
3    [B, 4/1/2014, 15000, 10000...
4    [B, 4/1/2014, 12000, 11500...
5    [B, 4/1/2014, 90000, 11000...
6    [C, 7/1/2014, 22000, 18000...
7    [C, 8/1/2014, 30000, 28960...
8    [C, 9/1/2014, 53000, 51200...
dtype: object


df_gr (here you get lists for each cluster)
                             load_date                 budget                 actual fixed_price
cluster                                                                                         
A        [1/1/2014, 2/1/2014, 3/1/2...   [1000, 12000, 36000]    [4000, 10000, 2000]   [Y, Y, Y]
B        [4/1/2014, 4/1/2014, 4/1/2...  [15000, 12000, 90000]  [10000, 11500, 11000]   [N, N, N]
C        [7/1/2014, 8/1/2014, 9/1/2...  [22000, 30000, 53000]  [18000, 28960, 51200]   [N, N, N]


a list of separate dataframes for each cluster

df for cluster A
  cluster load_date budget actual fixed_price
0       A  1/1/2014   1000   4000           Y
1       A  2/1/2014  12000  10000           Y
2       A  3/1/2014  36000   2000           Y

df for cluster B
  cluster load_date budget actual fixed_price
3       B  4/1/2014  15000  10000           N
4       B  4/1/2014  12000  11500           N
5       B  4/1/2014  90000  11000           N

df for cluster C
  cluster load_date budget actual fixed_price
6       C  7/1/2014  22000  18000           N
7       C  8/1/2014  30000  28960           N
8       C  9/1/2014  53000  51200           N

just the values of column load_date
0    1/1/2014
1    2/1/2014
2    3/1/2014
3    4/1/2014
4    4/1/2014
5    4/1/2014
6    7/1/2014
7    8/1/2014
8    9/1/2014
Name: load_date, dtype: object


just the values of column number 2
0     1000
1    12000
2    36000
3    15000
4    12000
5    90000
6    22000
7    30000
8    53000
Name: budget, dtype: object


just the values of row number 7
cluster               C
load_date      8/1/2014
budget            30000
actual            28960
fixed_price           N
Name: 7, dtype: object


============================== JUST FOR COMPLETENESS ==============================


you can convert a series to a list
['C', '8/1/2014', '30000', '28960', 'N']
<class 'list'>


you can convert a dataframe to a nested list
[['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']]
<class 'list'>

the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray
[['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']]
<class 'numpy.ndarray'>

コード：

# prefix ser refers to pd.Series object
# prefix df refers to pd.DataFrame object
# prefix lst refers to list object

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame([
        ['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']
        ], columns=['cluster', 'load_date',   'budget',  'actual',  'fixed_price'])
print('df',df, sep='\n', end='\n\n')

ser_aggCol=df.aggregate(lambda x: [x.tolist()], axis=0).map(lambda x:x[0])
print('ser_aggCol (collapse each column to a list)',ser_aggCol, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_aggRows=pd.Series(df.values.tolist()) 
print('ser_aggRows (collapse each row to a list)',ser_aggRows, sep='\n', end='\n\n\n')

df_gr=df.groupby('cluster').agg(lambda x: list(x))
print('df_gr (here you get lists for each cluster)',df_gr, sep='\n', end='\n\n\n')

lst_dfFiltGr=[ df.loc[df['cluster']==val,:] for val in df['cluster'].unique() ]
print('a list of separate dataframes for each cluster', sep='\n', end='\n\n')
for dfTmp in lst_dfFiltGr:
    print('df for cluster '+str(dfTmp.loc[dfTmp.index[0],'cluster']),dfTmp, sep='\n', end='\n\n')

ser_singleColLD=df.loc[:,'load_date']
print('just the values of column load_date',ser_singleColLD, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_singleCol2=df.iloc[:,2]
print('just the values of column number 2',ser_singleCol2, sep='\n', end='\n\n\n')

ser_singleRow7=df.iloc[7,:]
print('just the values of row number 7',ser_singleRow7, sep='\n', end='\n\n\n')

print('='*30+' JUST FOR COMPLETENESS '+'='*30, end='\n\n\n')

lst_fromSer=ser_singleRow7.tolist()
print('you can convert a series to a list',lst_fromSer, type(lst_fromSer), sep='\n', end='\n\n\n')

lst_fromDf=df.values.tolist()
print('you can convert a dataframe to a nested list',lst_fromDf, type(lst_fromDf), sep='\n', end='\n\n')

arr_fromDf=df.values
print('the content of a dataframe can be accessed as a numpy.ndarray',arr_fromDf, type(arr_fromDf), sep='\n', end='\n\n')

cs95 が指摘するように、pandasのpandas .values属性よりも他のメソッドを優先する必要がありますバージョン0.24 on こちらをご覧ください 。ほとんどの人が（2019年までに）古いバージョンをまだ持っているため、ここで使用します。これは新しい推奨事項をサポートしていません。 print(pd.__version__)でバージョンを確認できます

1
Markus Dutschke

Excelシートを読んだ後のデータフレームの名前がdfであると仮定すると、空のリスト（例えばdataList）を取り、行ごとにデータフレームを繰り返し、空のリストに次のように追加します。

dataList = [] #empty list
for index, row in df.iterrows(): 
    mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
    dataList.append(mylist)

または、

dataList = [] #empty list
for row in df.itertuples(): 
    mylist = [row.cluster, row.load_date, row.budget, row.actual, row.fixed_price]
    dataList.append(mylist)

いいえ、dataListを出力すると、各行をdataListのリストとして取得します。

0
Natasha

webからの参照を含むもう1つのexample.combineがあります。

import pandas as pd
def readcolumn(filename,column):
    #select sheet name and selct column as index,index_col=0
    df = pd.read_Excel(filename,sheetname =0)
    headername = list(df)
    print(headername)
    column_data =df[list(df)[column]].tolist()
    return  column_data
0
未来陆家嘴顶尖的投资人