Python Pandas将 DataFrame 转换为列表详解

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概要

在数据分析和处理过程中，经常会使用到 Pandas 库来处理和操作数据。Pandas 提供了灵活强大的数据结构 DataFrame，它可以存储和处理各种类型的数据，并提供了丰富的方法和函数来进行数据操作。有时候，我们需要将 DataFrame 转换为列表形式，以便进一步处理或者与其他库进行集成。本文将详细介绍如何使用 Pandas 将 DataFrame 转换为列表，并提供丰富的示例代码来帮助读者更好地理解和应用。

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DataFrame 数据结构简介

DataFrame 是 Pandas 中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或 SQL 表，可以存储二维数据，并且可以轻松处理不同类型的数据。DataFrame 由行和列组成，每一列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等）。

Pandas 将 DataFrame 转换为列表的方法

Pandas 提供了多种方法来将 DataFrame 转换为列表，常用的方法包括使用 values 属性、to_numpy() 方法和列表解析等。接下来将分别介绍这些方法的用法和示例。

1 使用 values 属性

values 属性可以将 DataFrame 转换为 NumPy 数组，然后再将 NumPy 数组转换为列表。

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3