Çfarë është Tolist () në Python?
Çfarë është Tolist () në Python?

Video: Çfarë është Tolist () në Python?

Video: Çfarë është Tolist () në Python?
Video: Çfarë është Python? | Njohja me Python | Python | Programim | Informatikë 2024, Mund
Anonim

tolist() Python është një gjuhë e shkëlqyer për të bërë analizën e të dhënave, kryesisht për shkak të ekosistemit fantastik të të dhënave në qendër Python paketat. Pandas është një nga ato paketa dhe e bën shumë më të lehtë importimin dhe analizimin e të dhënave. Pandat për të listuar() përdoret për të kthyer një seri për të listuar . Fillimisht seria është e tipit panda.

Përveç kësaj, çfarë bën Tolist ()?

Të Për të listuar Metoda (IEnumerable) detyron vlerësimin e menjëhershëm të pyetjes dhe kthen një listë që përmban rezultatet e pyetjes. Ju mund t'ia bashkëngjitni këtë metodë pyetjes suaj në mënyrë që të merrni një kopje të memorizuar të rezultateve të pyetjes. ToArray ka sjellje të ngjashme, por kthen një grup në vend të një Liste.

Në mënyrë të ngjashme, çfarë është Tolist? Për të listuar është një metodë zgjerimi nga Sistemi. Hapësira e emrave Linq. Zgjerim. Dhe: thirret në të njëjtën mënyrë si quhet një metodë shembulli. Ai kthen një listë të re të rasteve të vargut.

Përveç kësaj, si ta kthej listën time në panda?

Meqenëse nuk ka asnjë metodë për të konvertoni pandat . Korniza e të Dhënave , pandat . Seria direkt tek listë , fillimisht merrni ndarrayn e vargut NumPy me atributin vlerat dhe më pas përdorni metodën tolist() për të konvertohet te listë . Atributi i vlerave nuk përfshin etiketat (emrat e rreshtave / kolonave).

Si të konvertohet një DataFrame në një listë në Python?

  1. Hapi 1: Konvertoni kornizën e të dhënave në një grup të ndërlidhur Numpy duke përdorur DataFrame.to_numpy() d.m.th.
  2. Hapi 2: Konvertoni grupin 2D Numpy në një listë me lista.
  3. Hapi 1: Transpozoni kornizën e të dhënave për të kthyer rreshtat si kolona dhe kolonat si rreshta.
  4. Hapi 2: Konvertoni Dataframe në një grup të ndërlidhur Numpy duke përdorur DataFrame.to_numpy()

Recommended: