Перебрать строку df и добавить в список без имени и dtype

У меня есть df с 24 столбцами, и я хочу перебирать каждую строку и последовательно добавлять в список.

Код ниже выполняет эту работу, но он также добавляет значение индекса, имя и тип dtype, которые мне нужно удалить.

results = []
for row in data.iterrows():
    results.append(row)

(0, 1     11.87
2      7.60
3      0.32
4      3.11
5     47.43
6     47.81
7     24.74
8     32.57
9     39.49
10    24.48
11    18.14
12    26.52
13    14.17
14    13.45
15    17.80
16    17.89
17    27.39
18    51.55
19    60.22
20    69.64
21    75.97
22    67.45
23    52.88
24    53.25
Name: 0, dtype: float64)
(1, 1     54.49
2     51.67
3     53.68
4     33.81
5     26.99
6     25.80
7     36.35
8     28.85
9     26.01
10     8.44
11     1.64
12     8.01
13    23.41
14    16.22
15    16.30
16     8.90
17     1.93
18     0.00
19     2.79
20    30.24
21    55.58
22    62.79
23    74.70
24    68.46
Name: 1, dtype: float64)

Это похоже на итерацию по каждой строке, перемещение выбранной строки, а затем последовательное добавление их в список. Если df (5, 24), то длина списка будет 5 * 24 = 120.


python pandas dataframe
person Zachary Wyman    schedule 12.03.2021    source источник
comment
Каждая строка является pd.Series объектом. Так что да, это имеет смысл. Что ты хотел вместо этого? Кортежи? use for tup in data.itertuples(index=False, name=False): Вы буквально хотите, чтобы все данные были в списке, а не в фрейме данных? data.to_numpy().tolist()   -  person piRSquared    schedule 12.03.2021
comment
Да, я знаю довольно иронично, поскольку фреймы данных предпочтительнее. Данные были настроены уникальным образом, и я очень внимательно отношусь к тому, как я хочу их отформатировать. Вы с облегчением узнаете, что переформатированный список будет столбцом в кадре данных.   -  person Zachary Wyman    schedule 12.03.2021

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вам не нужно перебирать их. Попробуй это:

inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)

print(df)
    c1  c2
0   10  100
1   11  110
2   12  120

Теперь вы можете использовать .values.ravel() для создания списка всех значений фрейма данных:

list(df.values.ravel())

Выход:

[10, 100, 11, 110, 12, 120]
person ashkangh    schedule 12.03.2021
comment
Это именно то, что я хотел. Совсем забыл про ravel. Благодарю вас! - person Zachary Wyman; 12.03.2021

arrow_upward
1
arrow_downward

Поскольку ваш вопрос задан, вы, вероятно, хотите получить вывод в кортеже/списке с соответствующими значениями для каждой строки. вывод, который вы запрашиваете, не является плоским списком.

у панд есть хорошие функции для использования numpy, numpy — отличный модуль для работы с массивами/списками.

допустим, у вас есть DataFrame вызываемые данные в этом случае, если вы используете data.to_numpy(), он фактически выведет вложенный список со значениями для каждой строки.

output: 
[['joe' 'Doe' 34]
 ['bob' 'Warren' 20]
 ['Anna' 'Anderson' 10]]

вы даже можете проиндексировать свой список, например: data.to_numpy()[0]. вы даже можете .flatten() свой список, например: data.to_numpy().flatten()

вывод с .flatten():

['joe' 'Doe' 34 'bob' 'Warren' 20 'Anna' 'Anderson' 10]

вы можете использовать цикл for для:

for i in data.to_numpy():
    print(i)

это даст вам каждый список во вложенном списке.

person The.B    schedule 12.03.2021