Как преобразовать столбец в список python

Значение столбца в список Pandas

для каждого ‘organizationID’ соответственно, но не знаю как это сделать.

Для начала я удалила запятые, использовав:

Чтобы преобразовать в строку столбец ‘industry_type’ использовала:

Но в результате получаю:

[‘Banking E-Commerce Internet Mobile Telecommunications’, ‘Advertising Internet Online Games Online Portals Social Media Marketing’.

Только начинаю программировать и работать с pandas, подскажите пожалуйста, что нужно сделать, может цикл какой.

Как получить заголовки столбцов Pandas DataFrame в виде списка

Pandas — это пакет с открытым исходным кодом для анализа данных на Python. pandas.DataFrame — это основная структура данных Pandas. Это двумерная табличная структура данных с обозначенными осями (строками и столбцами).

Широко распространенным случаем использования является получение списка заголовков столбцов из объекта DataFrame .

Мы будем повторно использовать объект DataFrame , который мы определим ниже, во всех других примерах кода данного руководства.

Один из способов получить имена столбцов DataFrame — это итерация над самим объектом DataFrame . Итератор DataFrame возвращает имена колонок в порядке их определения.

Когда возникает необходимость конвертировать итератор в список, можно вызвать на нём встроенную в Python функцию list .

Однако, производительность этого метода вялая.

Мы также можем глубже проникнуть в объект DataFrame , чтобы получить доступ к его столбцам из свойства DataFrame.columns .

В противном случае, мы можем использовать функцию DataFrame.columns.tolist() для достижения того же самого.

Производительность обоих этих методов не намного лучше.

Многое меняется при дальнейшем переходе в свойство DataFrame.columns.values . Аналогично, как и в случае с объектом DataFrame и свойством DataFrame.columns , мы можем использовать его для получения последовательности имён столбцов DataFrame .

Производительность такого подхода в 5-6 раз выше по сравнению с предыдущими методами.

Тем не менее, наилучшее время выполнения может быть достигнуто, если мы используем встроенный метод DataFrame.columns.values.tolist() .

Как видим, производительность этого подхода более чем в 10 раз лучше, чем если бы мы выполняли итерацию непосредственно над объектом DataFrame . Большинству инженеров будет интересно узнать причины такого несоответствия в производительности.

Ответ скрывается в типе данных свойства DataFrame.columns.values . Это массив NumPy. NumPy — это пакет Python для научных вычислений, и мейнтейнеры высоко оптимизируют его для производительности.

Pandas построен на вершине NumPy и предоставляет удобные высокоуровневые абстракции. Таким образом, выполнение прямых операций с низкоуровневыми структурами данных NumPy почти всегда будет быстрее, чем выполнение аналогичных операций с высокоуровневыми структурами данных Pandas.

Python-сообщество

Здравствуйте!
Вопрос такой.
В окно Text вводим столбиком числа – к примеру (либо копируем их откуда ни будь и вставляем в окно)
1.2
2.3
3.5
4.5
Требуется конвертировать этот столбец в список (float), который впоследствии в виде переменной пойдет для дальнейших расчетов.

Начало кода написал, а дальше не знаю.
Перерыл гугл и прочие яндексы. Пытался найти ответ в умных книжках – ни чего внятного.
Питон недавно начал изучать, так что новичок.
Заранее спасибо за помощь.

Отредактировано Alex_Py (Июнь 20, 2020 15:28:44)

#2 Июнь 20, 2020 15:36:15

Конвертация данных в виде столбца в список

1. Не используйте

Отредактировано 4kpt_V (Июнь 20, 2020 15:36:43)

#3 Июнь 21, 2020 12:29:11

Конвертация данных в виде столбца в список

Спасибо.
А почему не использовать tkinter?

#4 Июнь 21, 2020 17:27:43

Конвертация данных в виде столбца в список

Alex_Py тут рекомендуют не импортировоть все без разбора (на мой взгляд излишне категрично но в целом верно) из модуля а только то что нужно

1. пжлст, форматируйте код, это в панели создания сообщений, выделите код и нажмите что то вроде
2. чтобы вставить изображение залейте его куда нибудь (например) , нажмите и вставьте ссылку на его url
…
есчщо

Преобразование фрейма данных в список Python — 4 способа

В этом руководстве мы узнаем, как преобразовать фреймы данных в простой список Python. Мы узнаем обо всех методах, которые мы можем использовать для преобразования фрейма данных в списки. Прежде чем переходить к методам, давайте посмотрим, что такое фрейм данных и как мы можем создать его в Python с помощью Panda.

Что такое фреймворк Pandas в Python

Фреймы данных в модуле panda в Python — это модуль 2-D (двумерного) размера, который потенциально находится в гетерогенной структуре табличных данных со своими осями (строками и столбцами), помеченными переменными. Проще говоря, фрейм данных — это двумерная структура данных, в которой данные выровнены в табличной форме.

Создание фрейма данных в Pandas

Мы можем создать базовый фрейм данных с помощью следующей программы, используя модуль Pandas в Python:

Итак, вот как мы можем создать фрейм данных с помощью модуля Pandas, и, посмотрев на результат, мы также можем выяснить, как выглядит фрейм данных.

Преобразование Dataframe в список

Мы будем использовать функцию tolist() из модуля Pandas в нашей программе следующим образом при преобразовании данного фрейма данных в список:

Давайте воспользуемся этой функцией на примере, чтобы понять, как работает функция tolist().

Способы преобразования фрейма данных в список

Фрейм данных можно преобразовать в список Python разными способами. В этом разделе мы обсудим все методы, которые мы собираемся использовать для преобразования заданного фрейма данных в список с помощью функции tolist():

1. Преобразование фрейма данных, содержащего все строки.
2. Преобразование фрейма данных во вложенный список.
3. Преобразование во вложенный список столбцов.
4. В список с включенными именами столбцов.

Теперь давайте узнаем о каждом методе на примере, чтобы лучше понять их.

Метод 1: преобразование фрейма данных, содержащего все строки

В этом методе мы преобразуем заданный фрейм данных в список, который будет содержать все строки определенного столбца из фрейма данных.

Посмотрите на следующую программу, чтобы понять, как реализован этот метод:

Итак, как мы видим в выходных данных, мы преобразовали столбец известных имен определенного фрейма данных в единый список и напечатали его в выходных данных.

Метод 2: преобразование фрейма данных во вложенный список

В этом методе мы преобразуем фрейм данных во вложенный список, который будет содержать все строки всех столбцов из фрейма данных по отдельности.

Метод 3: преобразование во вложенный список столбцов

В этом методе мы преобразуем заданный фрейм данных в список, который будет содержать несколько списков, в которых есть все столбцы строки.

Посмотрите на следующую программу, чтобы понять, как реализован этот метод:

Вот как мы можем использовать этот метод для преобразования заданного фрейма данных в список, содержащий несколько списков с данными из всех столбцов и строк.

Метод 4: получение списка с включенными именами столбцов

Мы используем этот метод, когда хотим преобразовать заданный фрейм данных в список, содержащий несколько списков из всех столбцов и строк с именами фрейма данных.