2026视角：如何优雅地从 Pandas DataFrame 提取列表 —— 进阶指南

2026-02-04 07:50:44 0条评论 1次阅读 0人点赞

在数据科学的日常工作中，Pandas DataFrame 依然是我们处理和分析结构化数据的核心工具。即使在 2026 年，随着 AI 原生开发流程的普及，基础的数组操作依然是我们与数据交互的基石。你可能会经常遇到这样一个场景：你已经完成数据的清洗、筛选或计算，现在需要将某一列数据提取出来，传递给一个普通的 Python 函数，或者用于构建 LLM（大语言模型）所需的 JSON 上下文。这时候，将 Pandas 的 Series（列）转换为原生的 Python 列表就变得至关重要。

虽然 Pandas 功能强大，且现在的 Pandas 3.0+ 版本对 Arrow 后端的支持更加完善，但它的 Series 对象并不总是能直接与所有 Python 库或 AI Agent 的工具调用无缝协作。在本篇文章中，我们将深入探讨多种将 DataFrame 列转换为列表的方法。我们不仅要看“怎么做”，还要理解“为什么”要选择某种方法，以及在什么场景下哪种方法性能最佳。特别是在强调 Vibe Coding（氛围编程） 和 AI 辅助开发 的今天，编写清晰、易于 AI 理解的代码比以往任何时候都重要。准备好了吗？让我们开始这段探索之旅吧。

1 准备工作：了解我们的数据
2 方法一：使用 tolist() —— 最直观的选择
3 方法二：利用 NumPy 底层 —— values.tolist()
4 方法三：Python 内置的 list() 函数
5 方法四：安全访问列 —— INLINECODE7de35dc6 与 INLINECODE36fb813c 的组合
6 方法五：基于位置的索引 —— iloc[]
7 2026 前沿视角：Polars、流式处理与大数据
8 企业级最佳实践与可观测性
9 性能优化与常见错误
10 总结与最佳实践

准备工作：了解我们的数据

为了演示这些方法，我们需要一个样本数据集。在接下来的示例中，我们将主要使用一个包含 NBA 球员信息的经典数据集。这能帮助我们直观地看到不同数据类型（如字符串、数字）在转换过程中的表现，同时也便于我们讨论数据清洗在 AI 训练数据预处理中的重要性。

首先，让我们确保我们的环境已经配置好，并加载数据。在 2026 年，我们推荐使用 Pandas 3.x 以及 Polars 作为互补工具，但为了保持经典语境，我们依然以 Pandas 为主：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv("nba.csv")

# 为了演示方便，我们可以截取前10行
df_sample = df.head(10).copy()

# 查看数据结构
print(df_sample.info())

在深入代码之前，让我们先厘清一个核心概念：类型转换。当你执行 df[‘Column‘] 时，你得到的是一个 Pandas Series 对象。它虽然像列表，但带有索引和元数据。我们要做的，就是剥离这些外壳，只保留纯粹的数据值。在现代数据栈中，这一步往往是将结构化数据转换为非结构化上下文（如 Prompt 输入）的关键前置步骤。

方法一：使用 `tolist()` —— 最直观的选择

当我们将 Series 转换为列表时，tolist() 方法通常是最直接、最易读的途径。这就像是告诉 Pandas：“把这一列的数据给我，我要一个普通的列表。” 对于我们这些经常与 AI 结对编程的开发者来说，这也是最容易被 LLM（Large Language Model）理解和意图识别的方法。

基础用法

让我们看看如何提取“Name”列：

# 提取 ‘Name‘ 列并转换为列表
name_list = df_sample[‘Name‘].tolist()

print(f"结果类型: {type(name_list)}")
print(f"列表内容: {name_list}")

输出示例：

结果类型: 
列表内容: [‘Avery Bradley‘, ‘Jae Crowder‘, ‘John Holland‘, ‘R.J. Hunter‘, ‘Jonas Jerebko‘, ‘Amir Johnson‘, ‘Jordan Mickey‘, ‘Kelly Olynyk‘, ‘Tyler Zeller‘, ‘Marcus Smart‘]

深入理解：它是如何工作的？

让我们分步拆解这个过程，以便更清晰地理解数据类型的流转：

# 步骤 1: 获取 Series 对象
name_series = df_sample[‘Name‘]
print(f"步骤 1 类型: {type(name_series)}")  # 输出: 

# 步骤 2: 调用 tolist() 转换
name_list_final = name_series.tolist()
print(f"步骤 2 类型: {type(name_list_final)}")  # 输出:

实用技巧：处理 NaN 值

你可能会注意到，如果你的数据中包含空值（NaN），INLINECODEae1ef5a9 会将它们保留为 Python 的 INLINECODEb342060a 或 None（取决于 Pandas 版本和配置）。在构建 AI 数据集时，处理这些空值至关重要，否则可能会导致模型输出幻觉。

# 假设我们有一些缺失值
# 简单演示如何清洗后再转换
dirty_data = pd.DataFrame({‘Score‘: [100, 200, np.nan, 300]})

# 直接转换会包含 nan
clean_list = dirty_data[‘Score‘].tolist()
print(f"包含 NaN: {clean_list}")

# 如果你想将 NaN 替换为 None 或特定值
dirty_data[‘Score‘] = dirty_data[‘Score‘].fillna(0) # 将 NaN 填充为 0
clean_list = dirty_data[‘Score‘].tolist()
print(f"清洗后: {clean_list}")

什么时候使用 tolist()？

这是大多数情况下的首选方法。它的代码可读性最高，维护者一眼就能看懂你的意图，AI 助手也能更好地解释这段代码。

方法二：利用 NumPy 底层 —— `values.tolist()`

Pandas 的底层是构建在 NumPy 之上的。因此，我们可以先通过 INLINECODEeb0b39dc 属性获取底层的 NumPy 数组，然后再调用 NumPy 的 INLINECODE6a32dcc6 方法。这在某些需要先进行 NumPy 数组操作的场景下非常有用。

代码示例

# 首先访问底层的 NumPy 数组，然后转换
salary_array = df_sample[‘Salary‘].values
salary_list = salary_array.tolist()

print(salary_list[:5]) # 打印前5个薪资数据

为什么要这样做？

这种方法的微妙之处在于它明确地显示了数据的流转路径：DataFrame -> Series -> NumPy Array -> List。

# 类型检查演示
print(type(df_sample[‘Salary‘]))        # pandas.Series
print(type(df_sample[‘Salary‘].values)) # numpy.ndarray
print(type(df_sample[‘Salary‘].values.tolist())) # list

性能考量：

实际上，直接使用 Series 的 .tolist() 和先转 NumPy 数组再转列表，在性能上差异微乎其微，因为 Pandas 内部通常都经过高度优化。选择哪一种更多取决于你的代码风格。不过，如果你已经在使用 NumPy 进行中间计算（例如向量化运算），这种方法能避免多余的类型转换开销。

方法三：Python 内置的 `list()` 函数

如果你是一个 Python 纯粹主义者，或者刚从 Python 基础课程毕业，你可能会想：“为什么不直接用内置的 list() 函数？” 答案是：完全可以。

基础用法

# 使用内置 list() 构造函数
team_list = list(df_sample[‘Team‘])

print(team_list)

INLINECODE41d8cda6 vs INLINECODEa757072f

虽然结果看起来一样，但在 Pandas 早期的版本中，INLINECODE102a4fdd 会保留索引作为元组，而 INLINECODE2823e1ee 只会返回值。但在现代 Pandas 版本中，INLINECODE8132e41e 会优雅地将 Series 转换为值列表，这与 INLINECODE627174c7 的行为非常一致。

需要注意的一个陷阱：

当你处理包含单行数据的 DataFrame 或 Series 时，行为可能会略有不同。让我们看一个特殊的边界情况：

# 假设我们要转换的是一个单行的 Series
single_row_series = pd.Series([10], index=[‘A‘])

# 方法 A: tolist()
print(single_row_series.tolist()) # 输出: [10]

# 方法 B: list() - 在迭代 Series 时，它只取值
print(list(single_row_series))    # 输出: [10]

在这个简单的例子中它们是一样的。但在实际工程中，.tolist() 方法通常被认为更具“Pandas 风格”，因为它明确表达了这是一个将数据结构转换为主机语言原生类型的操作。

方法四：安全访问列 —— INLINECODE7de35dc6 与 INLINECODE36fb813c 的组合

在处理动态数据或用户输入的列名时，硬编码 INLINECODEe78be4ae 是有风险的。如果列名不存在，程序会直接抛出 KeyError 并崩溃。在构建 Serverless API 或微服务时，这种崩溃可能导致整个服务降级。这时候，INLINECODE05563ecf 方法就显得非常有用了。

安全地获取列表

get() 方法允许你在列不存在时返回一个默认值（如 None 或空列表），从而让程序更加健壮。

# 假设我们要获取一个可能不存在的列 ‘Nickname‘
column_name = ‘Nickname‘

# 使用 get() 安全获取
data_series = df_sample.get(column_name)

if data_series is not None:
    result_list = data_series.tolist()
    print(f"列存在: {result_list}")
else:
    print(f"列 ‘{column_name}‘ 不存在，已跳过转换。")
    result_list = [] # 设置一个默认的空列表

实战应用场景

想象一下，你正在编写一个自动化的数据报告脚本，需要处理多个来源不一的 CSV 文件。有些文件有“Email”列，有些没有。

def extract_emails(df):
    # 尝试获取 Email 列，如果不存在则返回 None，进而转为空列表
    emails = df.get(‘Email‘)
    return emails.tolist() if emails is not None else []

# 测试
emails_list = extract_emails(df_sample)
print(f"提取到的邮箱数量: {len(emails_list)}")

这种防御性编程的技巧可以避免你的脚本在深夜处理定时任务时因为一个列名的拼写错误而意外挂掉。

方法五：基于位置的索引 —— `iloc[]`

有时候，我们可能不知道列名，或者只想按顺序提取“第3列”。这时候，基于位置的 iloc 索引器就派上用场了。

代码示例

# 创建一个小型演示数据框
data_demo = {
    ‘ID‘: [1, 2, 3],
    ‘Name‘: [‘Alice‘, ‘Bob‘, ‘Charlie‘],
    ‘Role‘: [‘Admin‘, ‘User‘, ‘User‘]
}
df_demo = pd.DataFrame(data_demo)

# 我们想获取第一列 (索引为0)，无论它叫什么名字
first_column_list = df_demo.iloc[:, 0].tolist()

print(f"第一列的数据: {first_column_list}")

进阶技巧：获取多列

iloc 的强大之处在于切片。如果你需要将多列组合成一个列表的列表（矩阵形式），可以这样操作：

# 获取前两列的所有数据，转为列表的列表
# 这在机器学习准备特征数据时非常有用
matrix_data = df_demo.iloc[:, 0:2].values.tolist()

print(matrix_data)
# 输出格式: [[1, ‘Alice‘], [2, ‘Bob‘], [3, ‘Charlie‘]]

最佳实践提示： 虽然使用 INLINECODE4d1f55b1 很灵活，但在生产代码中，尽量使用列名（如 INLINECODEd4f5e077）来访问数据。因为如果 CSV 文件的列顺序发生了变化，列名访问依然有效，而位置索引会导致你提取了错误的数据（例如，把“身高”当成了“工资”）。

2026 前沿视角：Polars、流式处理与大数据

随着数据量的增长，传统的 Pandas 操作在处理流式数据或超过内存限制的数据集时可能会遇到瓶颈。作为经验丰富的开发者，我们需要思考未来的技术栈。在 2026 年，我们可能会看到 Polars（一个基于 Rust 的 DataFrame 库）与 Pandas 并存，或者使用 PyArrow 进行零拷贝操作。

为什么选择 Polars？

Polars 的惰性求值和多线程特性使其在处理大规模列转换时比 Pandas 快得多。如果你正在构建实时推荐系统或高频交易引擎，这一点至关重要。

# 伪代码示例：展示 Polars 的逻辑
import polars as pl

# 假设 df_pl 是一个 Polars DataFrame
# 这里的操作是高度优化的，且在转换为列表前并不真正执行计算
result_list = df_pl.select(["Name"]).to_series().to_list()

虽然这看起来和 Pandas 很像，但在底层，Polars 避免了 Pandas 的许多开销。如果你正在处理数亿行数据，强烈建议尝试这种新技术栈。

Agentic AI 与数据提取

另一个 2026 年的趋势是 Agentic AI。想象一下，你不再是手动写提取代码，而是通过自然语言指令让 AI Agent 自动完成数据清洗、提取和格式化。

场景：你告诉 AI：“从 S3 下载最新的 CSV，提取所有激活用户的 Email，格式化为列表，并调用 Mailgun 的 API 发送。”
角色：虽然 AI 帮你写了代码，但理解上述的 INLINECODE31f70fbc 或 INLINECODE362614c6 方法能帮助你审查 AI 生成的代码，确保它符合生产级的安全标准（例如，处理了列不存在的情况）。

企业级最佳实践与可观测性

在我们最近的一个为金融科技客户重构数据管道的项目中，我们总结了以下几条在将列转换为列表时的“黄金法则”：

显式优于隐式：永远使用 INLINECODE1fd1b9ed 而不是 INLINECODEfc686119。后者在遇到列名与内置方法重名（如 INLINECODE22d9202b, INLINECODE1385da91）时会引发难以排查的 Bug。
类型安全：在转换列表之前，使用 INLINECODE6c27788d 检查数据类型。如果下游系统期望整数，而你的数据因为包含了空值变成了 INLINECODEe82bfc9e，这会导致序列化错误（特别是使用 Protocol Buffers 或 Thrift 时）。
可观测性：在提取数据时，添加简单的日志记录。

import logging

def safe_extract_column(df, column_name):
    logger = logging.getLogger(__name__)
    if column_name not in df.columns:
        logger.warning(f"尝试提取不存在的列: {column_name}")
        return []
    
    data = df[column_name]
    logger.info(f"成功提取列 {column_name}, 包含 {len(data)} 条记录, 类型: {data.dtype}")
    return data.tolist()

性能优化与常见错误

在处理大规模数据集（例如数百万行）时，效率就成了关键。让我们简单对比一下这些方法。

性能测试

虽然我们可以编写复杂的基准测试代码，但经验告诉我们：

INLINECODE99ebedb8 和 INLINECODEd68037ed：对于大多数用例，性能差异可以忽略不计。
values.tolist()：在某些旧版 Pandas 或特定数据类型下，可能会略快，因为它是直接操作内存块。

常见错误 1：混淆了单列和单行

初学者常犯的错误是混淆了获取“一列”和“一行”。

# 错误示范：想要第一行，却写成了iloc[:, 0]
# 正确获取第一行并转为列表
first_row_list = df.iloc[0].tolist() 
print(f"第一行数据: {first_row_list}")

请记住，iloc[row_index, column_index] 中，逗号前面是行，后面是列。如果不写逗号，默认是行索引。

常见错误 2：忽视内存占用

Python 列表存储的是对象的指针。如果你将一个包含100万个整数的列转换为列表，内存占用可能会比 Pandas Series（使用了更高效的 NumPy 数组）要高。在内存受限的环境中（如 AWS Lambda 的 128MB 容器），尽量保持数据为 Series 或 NumPy 格式，直到最后一步才转换为 List。

总结与最佳实践

在这篇文章中，我们通过多个实际案例探索了从 Pandas DataFrame 提取列表的五种方法，并结合 2026 年的技术趋势进行了展望。让我们回顾一下：

最常用： df[‘Column‘].tolist() —— 简洁、明了，适合 90% 的场景。
底层操作： df[‘Column‘].values.tolist() —— 适合需要与 NumPy 生态系统深度整合的情况。
Python 原生： list(df[‘Column‘]) —— 适合不想调用 Pandas 方法时的替代方案。
最安全： df.get(‘Column‘).tolist() —— 防御性编程的首选，处理可能缺失的列。
按位置： df.iloc[:, 0].tolist() —— 当列名动态变化或仅依赖顺序时使用。

给开发者的建议：

在实际的项目开发中，代码的可读性往往比微小的性能提升更重要，尤其是在 AI 辅助编码的时代，清晰的代码能让 AI 成为更高效的助手。推荐优先使用 tolist()，因为它清晰地传达了“将此列数据结构转换为 Python 列表”的意图。

现在，你已经掌握了这些技巧，下次当你需要在 API 接口中返回 JSON 数据，或者在使用不支持 Pandas 的旧库时，你就知道如何优雅地处理数据格式转换了。去尝试一下这些方法，看看哪一种最适合你的工作流吧！

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