Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.
Очень часто при работе с данными возникает необходимость преобразования столбцов или строк в списки. Одним из наиболее распространённых инструментов для работы с данными в Python является библиотека Pandas, которая предоставляет структуру данных DataFrame. DataFrame — это двумерная маркированная структура данных с различными типами столбцов.
Рассмотрим пример. Допустим, есть DataFrame, который содержит информацию о продажах в магазине:
1 2 3 4 5 6 | import pandas as pd data = { 'Товар' : [ 'Яблоки' , 'Бананы' , 'Виноград' , 'Яблоки' , 'Бананы' , 'Виноград' ], 'Дата' : [ '20.08.2021' , '21.08.2021' , '22.08.2021' , '23.08.2021' , '24.08.2021' , '25.08.2021' ], 'Продано' : [ 100 , 150 , 200 , 50 , 60 , 300 ]} df = pd.DataFrame(data) |
Теперь, если требуется получить содержимое столбца ‘Товар’ в виде списка, это можно сделать следующим образом:
1 | list_of_goods = df[ 'Товар' ].tolist() |
Метод tolist()
преобразует столбец DataFrame в список. Теперь переменная list_of_goods
содержит список товаров.
Для получения содержимого строки как списка, можно сначала транспонировать DataFrame (поменять местами строки и столбцы), а затем применить тот же метод tolist()
. Например, чтобы получить первую строку DataFrame в виде списка, можно сделать так:
1 | list_of_first_row = df.T[ 0 ].tolist() |
Таким образом, с помощью метода tolist()
можно легко преобразовать содержимое столбца или строки DataFrame в список.
На курсе Skypro «Python-разработчик» освоите основные инструменты программирования, получите опыт на реальных проектах и сможете стартовать в профессии уверенным новичком. Преподаватели — практикующие программисты с большим опытом, а в центре карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.
Добавить комментарий