把dataframe转换为list
输入多维dataframe：
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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]})
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把a列的元素转换成list：
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# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist()
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把a列中不重复的元素转换成list：
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df['a'].drop_duplicates().values.tolist()
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输入一维dataframe：
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df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])
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转换成list[list]：
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df.values.tolist()
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把series转换为list
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Series.tolist()
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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。
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import pandas as pd
data = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value'])
dict1 = dict(zip(data['key'],data['value']))
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data
Out[25]:
key value
0 a 1
1 b 2
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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。
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data.to_dict()
Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}
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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。
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dict2 = data.set_index('key').to_dict()
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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。
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dict2
Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}
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原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/99292830