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Pandas把dataframe或series转换成list的方法
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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把dataframe转换为list

输入多维dataframe：

 df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})

把a列的元素转换成list：

# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist()

把a列中不重复的元素转换成list：

df['a'].drop_duplicates().values.tolist()

输入一维dataframe：

df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])

转换成list[list]：

df.values.tolist()

把series转换为list

Series.tolist()

Python 将Dataframe转化为字典（dict）

有时候我们需要Dataframe中的一列作为key，另一列作为key对应的value。比如说在已知词频画词云的时候，这个时候需要传入的数据类型是词典。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value'])
dict1 = dict(zip(data['key'],data['value']))
data
Out[25]: 
  key value
0  a   1
1  b   2

输出结果：

dict1
Out[8]: {'a': 1, 'b': 2}

Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。但是，这种方法是复合的字典，每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值，每一列的值作为字典的value，然后再将所有的列放在一个字典里面。

data.to_dict()

Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}

其实我们把key列作为index，再用上面的方法也可以实现一列为字典key，另一列为value。

dict2 = data.set_index('key').to_dict()

在使用时需要注意的是，这种方法输出的字典也是复合的字典，有一个用做字典value的列的列名。

dict2

Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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