来自数据框 Python 的列表

在 Python 编程语言中，列表是一种非常常见且有用的数据结构。它允许我们创建一个有序的、可变的元素集合，并对这些元素进行添加、删除、替换和排序等操作。在数据分析和科学领域中，列表通常用于存储和处理包含多个数据类型和格式的数据。

在 Python 中，有时我们需要从数据框中创建一个列表，这里我们将介绍如何从数据框中创建列表，并使用实例来展示如何完成这个任务。

创建列表

在 Python 中，可以使用 list() 函数从数据框中创建列表。下面是一个简单的示例，演示了如何从数据框创建一个列表：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice', 'John'],
                   'age': [25, 30, 35],
                   'city': ['New York', 'Paris', 'London']})

# 从数据框中创建一个列表
name_list = list(df['name'])

print(name_list)

输出结果为：

['Bob', 'Alice', 'John']

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含三个列的数据框，并将其存储在变量 df 中。然后，我们通过将数据框的 name 列传递给 list() 函数来创建一个名为 name_list 的列表。最后，我们打印出这个列表。

创建更复杂的列表

当然，我们可以从数据框中创建更复杂的列表。例如，我们可以使用数据框中的多个列来创建一个包含元组的列表：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice', 'John'],
                   'age': [25, 30, 35],
                   'city': ['New York', 'Paris', 'London']})

# 从数据框中创建一个列表
tuple_list = list(zip(df['name'], df['age'], df['city']))

print(tuple_list)

输出结果为：

[('Bob', 25, 'New York'), ('Alice', 30, 'Paris'), ('John', 35, 'London')]

在上述示例中，我们使用 zip() 函数将 name、age 和 city 列中的值捆绑到元组中，然后使用 list() 函数将列表转换为列表。

结论

这是如何从数据框中创建列表的简单示例和介绍。Python 的列表非常有用，因为它提供了一个在内存中存储和处理大量数据的强大工具。列表允许我们存储任意类型的值，并可以方便地添加、删除、替换和排序这些值。无论您是数据科学家还是开发人员，列表都是一个必不可少的工具，必须学会如何使用它。