在这篇文章中，我们将探索将 Pandas DataFrame 转换为列表的过程。我们将深入研究这种转换所涉及的方法和技巧，以此展示 Pandas 在处理 Python 数据结构方面的多功能性和强大能力。
将 Pandas DataFrame 转换为列表的方法
将 Pandas DataFrame 转换为列表有多种方法，我们将讨论一些常用的将 Pandas DataFrame 转换为列表的方法，并附带示例：
- Pandas DataFrame 列转换为列表
- Pandas DataFrame 转换为嵌套列表
- Pandas DataFrame 转换为按列嵌套的列表
- 带列名的 Pandas DataFrame 转换为列表
在 Pandas 中创建 DataFrame
首先，让我们创建一个基本的 DataFrame：
Python
CODEBLOCK_6a31cdae
输出：
Name Age
0 Tony 35
1 Steve 70
2 Bruce 45
3 Peter 20
将 DataFrame 转换为列表
有时，您可能需要将 Pandas DataFrame 转换为列表。为了完成这个任务，我们可以使用 ‘ tolist() ‘ 函数。下面是一个使用此函数并将所需的 DataFrame 转换为列表的基本示例。
Python
CODEBLOCK_ff2b2b74
输出：
[[‘Tony‘, 35], [‘Steve‘, 70], [‘Bruce‘, 45], [‘Peter‘, 20]]
在这里，每个内部列表都包含了特定行的所有列。
Pandas DataFrame 可以通过多种方式转换为列表。让我们逐一来看看这些不同的转换方式。
在这个示例中，我们将列转换为列表。下面的代码利用 Pandas 从包含 ‘Name‘ 和 ‘Age‘ 列的字典创建一个 DataFrame。然后，它使用 tolist() 方法将 DataFrame 的 ‘Name‘ 列转换为名为 ‘names‘ 的列表。最后，代码打印出结果名称列表。
Python
CODEBLOCK_cdba19cf
输出：
[‘Tony‘, ‘Steve‘, ‘Bruce‘, ‘Peter‘]
将 Pandas DataFrame 转换为嵌套列表（按列分组）
在这个示例中，我们将 DataFrame 转换为嵌套列表。下面的代码使用 Pandas 从带有 ‘Name‘ 和 ‘Age‘ 列的字典创建一个 DataFrame。它初始化了一个名为 ‘res‘ 的空列表，并遍历 DataFrame 的每一列。对于每一列，代码将该列的值存储在一个临时列表 (‘li‘) 中，并将此列表追加到 ‘res‘ 中。最后，代码打印结果列表，其中包含代表 DataFrame 每一列值的列表。
Python
CODEBLOCK_2f4e0d90
输出：
[[‘Tony‘, ‘Steve‘, ‘Bruce‘, ‘Peter‘], [35, 70, 45, 20]]
将 Pandas DataFrame 转换为嵌套列表（按行分组）
在这个示例中，我们使用 df.values.tolist() 方法将 dataframe 转换为列表。下面的代码利用 Pandas 从包含 ‘Name‘ 和 ‘Age‘ 列的字典创建一个 DataFrame。然后，它采用 ‘df.values.tolist()‘ 方法将整个 DataFrame 转换为一个列表 (‘li‘)。结果列表将 DataFrame 的每一行表示为一个子列表，代码打印这个转换后的列表。这种简洁的方法简化了将 DataFrame 转换为其值的嵌套列表的过程。
Python
CODEBLOCK_54c5381e
输出：
“`
[[‘Tony