Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Bàn luậnWe can have all values of a column in a list, by using the tolist[] method.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thấy cách lấy tất cả các giá trị của một cột trong khung dữ liệu gấu trúc dưới dạng danh sách. Điều này có thể rất hữu ích trong nhiều tình huống, giả sử chúng ta phải đạt được điểm của tất cả các sinh viên trong một môn học cụ thể, lấy số điện thoại của tất cả nhân viên, v.v. Hãy xem cách chúng ta có thể đạt được điều này với sự trợ giúp của một số ví dụ.Series.tolist[].
Ví dụ 1: Chúng ta có thể có tất cả các giá trị của một cột trong một danh sách, bằng cách sử dụng phương thức tolist [].Converted series into List.
Code::
Cú pháp: sê -ri.tolist [].
Loại trả về: Sê -ri chuyển đổi thành danh sách.
Python3
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]3
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]4
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]0
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]6
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]7
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]8
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]9
: [
import
1>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]0
import
3import
4import
5import
6
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]0
import
8import
9import
pandas as pd
pandas as pd
5pandas as pd
6
dict
=
{
'Name'
: [
'Martha'
____1011
pandas as pd
5dict
3
Output:
pandas as pd
0____5 pandas as pd
2dict
pandas as pd
4We’ll see how we can get the values of all columns in separate lists.
Code:
Python3
Loại trả về: Sê -ri chuyển đổi thành danh sách.
Python3
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]3
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]4
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]0
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]6
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]7
import
pandas as pd
{
7import
6
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]0
import
8import
9import
pandas as pd
pandas as pd
5pandas as pd
6
dict
=
{
'Name'
: [
'Martha'
____1011
: [
4pandas as pd
5: [
6
Output:
Trả về một đại diện numpy của DataFrame. Chỉ các giá trị trong khung dữ liệu sẽ được trả về, nhãn Axes sẽ bị xóa. Các giá trị của DataFrame. Ghi chú DTYPE sẽ là một DTYPE phổ biến thấp hơn [Upcasting ẩn]; Điều đó có nghĩa là nếu các DTYPE [thậm chí các loại số] được trộn lẫn, loại có sức chứa tất cả sẽ được chọn. Sử dụng điều này một cách cẩn thận nếu bạn không xử lý các khối. ví dụ. Nếu các DTYPE là float16 và float32, DTYPE sẽ được UPCAST thành float32. Nếu DTYPE là Int32 và UINT8, DTYPE sẽ được UPCAST thành Int32. Theo quy ước Ví dụ Một khung dữ liệu trong đó tất cả các cột là cùng loại [ví dụ: int64] dẫn đến một mảng cùng loại.: [
7, trộn Int64 và UInt64 sẽ dẫn đến Float64 DTYPE.>>> df = pd.DataFrame[{'age': [ 3, 29],
... 'height': [94, 170],
... 'weight': [31, 115]}]
>>> df
age height weight
0 3 94 31
1 29 170 115
>>> df.dtypes
age int64
height int64
weight int64
dtype: object
>>> df.values
array[[[ 3, 94, 31],
[ 29, 170, 115]]]
Một khung dữ liệu với các cột loại hỗn hợp [ví dụ: str/object, int64, float32] dẫn đến một ndarray thuộc loại rộng nhất có thể chứa các loại hỗn hợp này [ví dụ: đối tượng].
>>> df2 = pd.DataFrame[[['parrot', 24.0, 'second'], ... ['lion', 80.5, 1], ... ['monkey', np.nan, None]], ... columns=['name', 'max_speed', 'rank']] >>> df2.dtypes name object max_speed float64 rank object dtype: object >>> df2.values array[[['parrot', 24.0, 'second'], ['lion', 80.5, 1], ['monkey', nan, None]], dtype=object]