0x00 前言

在使用一些别人封装好的库的时候，调用函数返回的结果便是DataFrame，这时如果要对内部数据做一些加工处理的话会很不方便。我们要需要将DataFrame还原成列表的形式来处理。

 

0x01 DataFrame → List

import numpy as np
import pandas as pd


train_data = np.array(DataFrame数据) #先将数据框转换为数组
train_data_list = train_data.tolist()  #其次转换为列表
print(np.array(train_data_list))  #以数组形式打出来方便看

 

0x02 List → DataFrame

列表转数据框根据需要有3中转换方式

方式1：传入单个数组

from pandas.core.frame import DataFrame
data_set = ['A','B','C']
data = DataFrame(data_set)  
#data = pd.DataFrame(data_set)
print(data)

执行结果：

   0
0  A
1  B
2  C

 方式2：传入字典

data_set = [{ 'IDCARD' :['ID1','ID1','ID1','ID2','ID2'],'TIME':['2019/11/21','2019/11/29','2019/11/30','2019/1/28','2019/2/13']}]
data = DataFrame(data_set)  
#data = pd.DataFrame(data_set)
print(data)

执行结果：

                      IDCARD                                               TIME
0  [ID1, ID1, ID1, ID2, ID2]  [2019/11/21, 2019/11/29, 2019/11/30, 2019/1/28...

方式3：传入嵌套列表

data_set = [['ID1','ID1','ID1','ID2','ID2'],['2019/11/21','2019/11/29','2019/11/30','2019/1/28','2019/2/13']]
data = DataFrame(data_set)  
#data = pd.DataFrame(data_set)
print(data)

执行结果：

            0           1           2          3          4
0         ID1         ID1         ID1        ID2        ID2
1  2019/11/21  2019/11/29  2019/11/30  2019/1/28  2019/2/13