数据帧到系列列表

5 回答

• 1

  可以这样做：

  # Break down into list of tuples
  records = df.to_records().tolist()
  
  # Convert tuples into lists
  series = pd.Series(records).map(list)
  
  # Get rid of empty strings
  series.map(lambda row: list(filter(lambda x: x != '', row)))
  
  # ... alternatively
  series.map(lambda row: [x for x in row if x != ''])
  

  导致

  0    [0, 5, 9]
  1          [1]
  2    [2, 2, 1]
  

  回复于 2024-04-26T05:11:55+08:00
• 1

  你可以用它

  In[1]: [x[x.apply(lambda k: k != '')].tolist() for i, x in df.iterrows()]
  
  Out[1]: [[5, 9], [], [2, 1]]
  

  回复于 2024-04-26T05:11:55+08:00
• 2

  您可以尝试使用df.values

  只需要 df.values . 将它们转换为列表并使用 map 删除空元素：

  In [2193]: df
  Out[2193]: 
    col1 col2 col3
  0         5    9
  1    1          
  2    2    2    1
  

  单线：

  In [2186]: pd.Series(df.values.tolist()).map(lambda row: [x for x in row if x != ''])
  Out[2186]: 
  0       [5, 9]
  1          [1]
  2    [2, 2, 1]
  dtype: object
  

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• 3

  与@jezreal's solution相似 . 但是，如果您不希望 0 值，则可以使用空字符串的固有 False -ness：

  L = [x[x.astype(bool)].tolist() for i, x in df.T.items()]
  res = pd.Series(L, index=df.index)
  

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• 2

  使用list comprehension删除空值：

  L = [x[x != ''].tolist() for i, x in df.T.items()]
  s = pd.Series(L, index=df.index)
  

  或者通过参数 split 将to_dict的值转换为列表：

  L = df.to_dict(orient='split')['data']
  print (L)
  [[5, '', 9], ['', '', ''], [2, 1, '']]
  

  然后删除空值：

  s = pd.Series([[y for y in x if y != ''] for x in L], index=df.index)
  
  print (s)
  0    [5, 9]
  1        []
  2    [2, 1]
  dtype: object
  

  回复于 2024-04-26T05:11:55+08:00