2026年视野：深入解析如何高效将 Pandas DataFrame 行转换为列表

2026-02-10 00:17:52 0条评论 4次阅读 0人点赞

引言

Python 列表可以说是数据科学领域中最通用、最常用的数据结构之一。它就像一把瑞士军刀，不仅灵活，还提供了丰富的内置方法来帮助我们高效地处理数据。在日常工作中，使用 Pandas 处理数据是我们的家常便饭，但你可能已经注意到了，虽然访问单列数据（作为 Pandas Series）非常简单直接，但要想将 DataFrame 中的完整的行提取出来并放入一个列表中，往往需要一些特定的技巧。

你是否曾遇到过这样的场景：你需要将清洗好的数据传递给一个只接受原生 Python 列表的 API？或者你需要将每一行数据作为一个单独的单元进行迭代处理？这时候，将 DataFrame 转换为列表就显得尤为重要。

在这篇文章中，我们将深入探讨几种实现这一目标的不同方法。不仅会看代码怎么写，还会探讨每种方法背后的原理、性能差异以及最佳实践场景。特别是在 2026 年的今天，随着 AI 辅助编程的普及，我们不仅要写出能跑的代码，还要写出符合“AI 原生”标准的高可维护性代码。让我们准备好你的 Jupyter Notebook，一起开始这段探索之旅吧！

为什么我们需要将 DataFrame 转换为列表？

在开始之前，让我们先达成一个共识：虽然 Pandas 的 DataFrame 功能强大，但它并不是万能的。在以下几种情况下，将其转换为列表是更优的选择：

  • API 交互：许多外部库或 REST API 并不直接支持 Pandas DataFrame 或 NumPy 数组，它们通常期望接收原生的 Python 列表或字典列表。
  • 类型兼容性：在与其他不依赖科学计算栈的纯 Python 代码集成时，列表是通用的“货币”。
  • 数据序列化：虽然 JSON 支持类似结构，但在进行某些特定格式的序列化时，列表往往比 DataFrame 对象更容易处理。
  • 2026年的新视角：随着 AI Agent（代理智能）的兴起，我们的代码常常需要作为 Prompt 的一部分传递给 LLM，或者被 AI Agent 调用。原生的 Python 列表（尤其是字典列表）具有更好的“可读性”和“可解释性”，这符合现代 AI 友好型代码的发展趋势。

方法一：使用 values.tolist() 的高效转换

这是我们最常推荐的方法之一，特别是在对性能有较高要求的场景下。这个方法的逻辑非常清晰：它首先利用 INLINECODE5414d0a6 属性提取出 DataFrame 的底层 NumPy 数组，然后直接调用 NumPy 数组的 INLINECODEa253b7e3 方法。

代码示例

让我们来看一个实际的例子。假设我们正在处理一个包含活动日期、名称和成本的表格。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    ‘Date‘: [‘10/2/2011‘, ‘11/2/2011‘, ‘12/2/2011‘, ‘13/2/2011‘],
    ‘Event‘: [‘Music‘, ‘Poetry‘, ‘Theatre‘, ‘Comedy‘],
    ‘Cost‘: [10000, 5000, 15000, 2000]
})

# 将 DataFrame 转换为列表
# 注意：这里的 df.values 实际上返回的是 NumPy ndarray
res = df.values.tolist()

print("转换后的列表：")
print(res)

输出：

[[‘10/2/2011‘, ‘Music‘, 10000], [‘11/2/2011‘, ‘Poetry‘, 5000], [‘12/2/2011‘, ‘Theatre‘, 15000], [‘13/2/2011‘, ‘Comedy‘, 2000]]

当你运行 INLINECODE7cab5b47 时，Pandas 实际上是在视图上操作，这意味着在某些情况下它非常快，因为它不一定会立即复制内存（直到你真正修改它）。随后调用的 INLINECODEb7ee9159 会将这个二维数组转换为纯粹的 Python 列表对象列表。

重要提示：这种方法非常直接，但它有一个特点：它会丢失列名索引。你得到的只是纯粹的数据值的组合。如果你不在乎列名，只在乎数据本身，这是最快的方法。

方法二：使用 to_numpy().tolist() 的现代方式

随着 Pandas 的不断发展，INLINECODEc83eae25 属性逐渐被视为一种“遗留”访问方式。为了明确意图并保持代码的现代性，官方推荐使用 INLINECODEa0827f72 方法。虽然在使用 INLINECODEf2acb174 的结果上，两者几乎没有区别，但 INLINECODEe9527fc6 提供了更好的灵活性，比如可以轻松指定数据类型。

代码示例

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {
    ‘Name‘: [‘Tom‘, ‘Jerry‘, ‘Mickey‘],
    ‘Age‘: [20, 22, 21],
    ‘Score‘: [85.5, 90.0, 88.0]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 推荐的现代方式：先转为 NumPy 数组，再转为列表
# 我们可以显式定义 dtype，这在处理混合数据时非常有用
res = df.to_numpy(dtype=object).tolist()

print("结果列表：")
for row in res:
    print(row)

最佳实践

当你需要显式地控制转换过程，或者你的代码库需要与最新版本的 Pandas 保持兼容时，请优先选择这种方法。它的可读性更好——我们明确地在说“把它变成 NumPy 数组，然后变成列表”。

方法三：保留列名的结构化数据 to_dict(orient=‘records‘)

前两种方法返回的是“列表的列表”，这在数据量大的时候很高效，但它的缺点是可读性差。如果你拿到的是 [‘Tom‘, 20, 85.5]，你很难瞬间反应过来 20 代表的是年龄还是分数。

这时候，INLINECODEbcc83220 方法就派上用场了。特别是当我们使用 INLINECODEd4e84bef 参数时，每一行会被转换为一个字典，其中键是列名，值是对应的数据。

代码示例

import pandas as pd
import json

# 创建一个包含产品信息的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    ‘Product_ID‘: [101, 102, 103],
    ‘Product_Name‘: [‘Laptop‘, ‘Mouse‘, ‘Keyboard‘],
    ‘Price‘: [1200, 25, 50]
})

# 转换为字典列表，保留列名
# 这是在构建 API 响应时的黄金标准
res = df.to_dict(orient=‘records‘)

print("转换为字典列表（结构化数据）：")
print(json.dumps(res, indent=4))

输出：

转换为字典列表（结构化数据）：
[
    {"Product_ID": 101, "Product_Name": "Laptop", "Price": 1200},
    {"Product_ID": 102, "Product_Name": "Mouse", "Price": 25},
    {"Product_ID": 103, "Product_Name": "Keyboard", "Price": 50}
]

什么时候使用这个？

  • 构建 JSON API 响应：如果你正在使用 Flask 或 FastAPI 构建 API，通常直接返回这种结构是最方便的。
  • AI 上下文构建：在 2026 年，我们经常需要将数据喂给 LLM。字典列表的结构化语义比单纯的数值列表更能帮助 AI 理解数据含义。

方法四：使用 itertuples() 处理大规模数据

如果你的 DataFrame 非常大（例如数百万行），使用 INLINECODE51416ca6 或 INLINECODE4a5e218f 可能会瞬间消耗大量的内存，因为它们会一次性生成所有对象。为了解决这个问题，我们需要一种“惰性”的方法。

itertuples() 是一个迭代器，它一次只生成一行数据，并且是以 命名元组 的形式。这非常高效，因为元组比列表或字典占用更少的内存。

代码示例

import pandas as pd

# 创建一个较大的 DataFrame 示例（这里仅用少量数据演示语法）
df = pd.DataFrame({
    ‘x‘: [1, 2, 3],
    ‘y‘: [4, 5, 6]
})

# 使用列表推导式结合 itertuples
# index=False 表示我们不把行索引（0, 1, 2...）包含在元组中
res = [list(row) for row in df.itertuples(index=False)]

print("使用 itertuples 优化的结果：")
print(res)

2026年深度指南：生产环境中的复杂场景与陷阱

在我们最近的项目中，随着数据量的爆炸式增长和对系统稳定性的要求提高，简单的转换往往是不够的。让我们深入探讨几个生产环境中的关键问题，这些是在基础教程中很少提及，但却是构建健壮系统的核心。

场景一：处理包含混合类型的数据与 Pandas 3.0 兼容性

如果你的 DataFrame 中某一列是字符串，另一列是整数，直接使用 INLINECODE7bf65315 通常没问题，因为 Python 列表可以容纳混合类型。但是，如果你尝试将其转换为 NumPy 数组而不指定 INLINECODEb19b3fa4，可能会导致数据类型被强制统一（例如所有东西变成字符串）。

在 Pandas 3.0（2026年标准版本）中，对数据类型的检查变得更加严格。解决方法是在转换前确保数据一致性，或者在 INLINECODE13a769c1 中显式指定 INLINECODE56fd6dc4。这在处理从 CSV 读取的脏数据时尤为重要。对于 AI 工程师来说，干净的数据类型转换是防止模型推理时出现类型错误的“左移”实践。

场景二：处理 NaN（缺失值）与 JSON 序列化陷阱

这是一个非常棘手的问题。在 Pandas 中，缺失值是 INLINECODE37271ee6（Float 类型），但在 Python 列表中，我们通常更倾向于看到 INLINECODEad033ed3。

如果你直接使用 INLINECODEc77d685a，INLINECODE38ec32b3 会被保留为 INLINECODEfc933a25。这可能会导致后续的 JSON 序列化失败（因为标准的 JSON 不支持 INLINECODEf8e96a64，它不是有效的 JSON）。如果你正在构建一个后端服务，这直接会导致 API 500 错误。

解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np
import json

# 包含 NaN 的 DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A‘: [1, np.nan], ‘B‘: [‘x‘, ‘y‘]})

# 错误示范：直接转换会导致 JSON 序列化报错
# res = df.values.tolist()
# json.dumps(res) # TypeError: Object of type float is not JSON serializable

# 正确的生产级解决方案：
# 1. 使用 to_dict(‘records‘)，它会自动处理 NaN -> null
data_for_api = df.to_dict(orient=‘records‘)
print(json.dumps(data_for_api))

# 2. 或者在使用 NumPy 方法前，显式替换
df_clean = df.astype(object).where(pd.notnull(df), None)
res = df_clean.values.tolist()
print(res)
# 输出：[[1.0, ‘x‘], [None, ‘y‘]]

2026 开发工作流：让 AI 成为你的搭档

现在，让我们换个角度。在 2026 年，我们如何使用像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI 工具来编写、优化并审查这段代码呢？这就是我们所说的“Vibe Coding”（氛围编程）。

AI 辅助的性能基准测试

当我们面对一个大型 DataFrame（例如 1000 万行）时，我们需要选择最快的方法。在以前，我们需要写一端 timeit 代码。现在，我们可以直接与 AI 结对编程来验证。

假设我们在 Cursor 编辑器中，我们可以这样要求 AI：“比较 INLINECODE1a889939 和 INLINECODE88afe7c4 在处理 500 万行数据时的内存消耗和速度差异。”

AI 会不仅生成测试代码，还会给出基于 2026 硬件环境的建议：

  • itertuples()：内存占用最低，速度极快，适合循环处理。在边缘计算设备（如 Raspberry Pi 或 Jetson）上处理传感器数据流时，这是首选。
  • INLINECODEf6bf215d / INLINECODE6009295d：速度非常快，适合需要一次性获取所有数据的场景，但会有内存峰值。
  • to_dict(orient=‘records‘)：最慢，因为要构建大量的字典对象和哈希表，但提供了最佳的数据语义。

使用 LLM 进行代码审查

在提交代码前，我们可以将转换逻辑片段发送给 LLM，并提示：“作为一名高级 Python 工程师，审查这段 Pandas 转换代码是否存在潜在的内存泄漏或性能瓶颈。”

AI 可能会指出，如果你在循环中不断进行列表追加而不是使用预分配或列表推导式，可能会导致不必要的内存重分配。这种即时反馈循环是现代开发流程的核心。

实战案例：AI Agent 上下文构建

让我们思考一个具体的前沿场景：RAG（检索增强生成）系统。

假设我们正在构建一个 AI Agent，它需要读取用户的历史交易 DataFrame，并将其作为上下文传递给 LLM 以生成财务建议。

import pandas as pd

def prepare_context_for_llm(df: pd.DataFrame) -> str:
    """
    将 DataFrame 转换为 AI 友好的文本上下文。
    使用字典列表可以保留语义，让 LLM 更好地理解字段。
    """
    # 我们选择 to_dict(‘records‘) 而不是 tolist()
    # 因为 [{‘Amount‘: 100, ‘Type‘: ‘Food‘}] 比 [100, ‘Food‘] 对 AI 来说更清晰
    records = df.to_dict(orient=‘records‘)
    
    # 将其转换为结构化的 JSON 字符串作为 Prompt 的一部分
    # 这是一种 Prompt Engineering 技术：结构化上下文
    return str(records)

df_transactions = pd.DataFrame({
    ‘Date‘: [‘2026-05-01‘, ‘2026-05-02‘],
    ‘Amount‘: [-150.00, 2000.00],
    ‘Category‘: [‘Groceries‘, ‘Salary‘]
})

context = prepare_context_for_llm(df_transactions)
print(f"提供给 LLM 的上下文:
{context}")

在这个案例中，如果我们使用了无结构的列表，LLM 可能会混淆数字和类别的含义。结构化列表（字典列表）不仅易于人类调试，更符合 LLM 的训练数据分布，从而提高了推理的准确性。

总结与展望

在这篇文章中，我们深入探讨了如何将 Pandas DataFrame 的行转换为列表。这是一个看似简单，实则包含多种最佳实践的话题。

  • 如果你追求极致的速度和原始数据，请使用 df.to_numpy().tolist()。
  • 如果你需要结构化的数据以便于 API 返回或 LLM 上下文构建，请使用 df.to_dict(‘records‘)。
  • 如果你正在处理海量数据或在边缘设备上运行，请务必考虑使用 itertuples() 来节省内存。

2026 年的编程已经不仅仅是关于语法，更是关于选择正确的工具以适应 AI 原生架构。希望这些技巧能帮助你在数据处理的道路上更加得心应手。下次当你面对一个 DataFrame 需要转换时，你可以自信地选择最适合当前业务场景的那种方法，并善用你的 AI 副驾驶来验证你的选择。

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