将pandas中的行转换为列表

I have a pandas data frame like this:

我有一个像这样的pandas数据框：

admit   gpa  gre  rank   
0  3.61  380     3  
1  3.67  660     3  
1  3.19  640     4  
0  2.93  520     4

Now I want to get a list of rows in pandas like:

现在我想得到一个pandas中的行列表，如：

[[0,3.61,380,3], [1,3.67,660,3], [1,3.19,640,4], [0,2.93,520,4]]

How can I do it? please help me. Thanks a lot.

我该怎么做？请帮帮我。非常感谢。

3 个解决方案

#1

You can achieve this using iterrows:

您可以使用iterrows实现此目的：

temp=[]

for row in df.iterrows():
    index, data = row
    temp.append(data.tolist())

Alternatively you can also use apply:

或者您也可以使用申请：

df.apply(lambda x: x.tolist(), axis=1)

Update

更新

After looking at this again there is a built in method which would be the fastest method also, calling tolist on the .values np array:

再看一遍后，有一个内置的方法也是最快的方法，在.values np数组上调用tolist：

In [62]:
df.values.tolist()

Out[62]:
[[0.0, 3.61, 380.0, 3.0],
 [1.0, 3.67, 660.0, 3.0],
 [1.0, 3.19, 640.0, 4.0],
 [0.0, 2.93, 520.0, 4.0]]

#2

you can do it like this:

你可以这样做：

map(list, df.values)

#3

You can use the built in as_matrix method on the dataframe (reference: 1) :

您可以在数据帧上使用内置的as_matrix方法（参考：1）：

In [8]:
df.as_matrix()

Out[8]:
array([[  0.9,   7. ,   5.2, ...,  13.3,  13.5,   8.9],
   [  0.9,   7. ,   5.2, ...,  13.3,  13.5,   8.9],
   [  0.8,   6.1,   5.4, ...,  15.9,  14.4,   8.6],
   ..., 
   [  0.2,   1.3,   2.3, ...,  16.1,  16.1,  10.8],
   [  0.2,   1.3,   2.4, ...,  16.5,  15.9,  11.4],
   [  0.2,   1.3,   2.4, ...,  16.5,  15.9,  11.4]])

#1