Pandas DataFrameからリストのリストへ

リストのリストをパンダデータフレームに変換するのは簡単です。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])

しかし、どうすればdfをリストのリストに戻すことができますか？

lol = df.what_to_do_now?
print lol
# [[1,2,3],[3,4,5]]

基本となる配列にアクセスして、そのtolistメソッドを呼び出すことができます。

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]])
>>> lol = df.values.tolist()
>>> lol
[[1L, 2L, 3L], [3L, 4L, 5L]]

データに保持したい列ラベルとインデックスラベルがある場合、いくつかのオプションがあります。

データの例：

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5]], \
       columns=('first', 'second', 'third'), \
       index=('alpha', 'beta')) 
>>> df
       first  second  third
alpha      1       2      3
beta       3       4      5

tolist()他の回答に記載された方法は便利ですが、利回りだけコアデータ-あなたのニーズに応じて、十分ではない可能性があります。

>>> df.values.tolist()
[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]

1つのアプローチは、DataFrameをjson に変換してからdf.to_json()、もう一度解析することです。これは面倒ですが、to_json()メソッドにはいくつかの便利なオプションがあるため、いくつかの利点があります。

>>> df.to_json()
{
  "first":{"alpha":1,"beta":3},
  "second":{"alpha":2,"beta":4},"third":{"alpha":3,"beta":5}
}

>>> df.to_json(orient='split')
{
 "columns":["first","second","third"],
 "index":["alpha","beta"],
 "data":[[1,2,3],[3,4,5]]
}

面倒ですが便利かもしれません。

幸いなことに、列と行のリストを作成するのは非常に簡単です。

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> rows = [[i for i in row] for row in df.itertuples()]

これにより、

>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 
columns: [None, 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

場合はNone、インデックスの名前が気になるよう、それの名前を変更します。

df = df.rename_axis('stage')

次に：

>>> columns = [df.index.name] + [i for i in df.columns]
>>> print(f"columns: {columns}\nrows: {rows}") 

columns: ['stage', 'first', 'second', 'third']
rows: [['alpha', 1, 2, 3], ['beta', 3, 4, 5]]

それがあなたのニーズに合うかどうかはわかりませんが、次のこともできます：

>>> lol = df.values
>>> lol
array([[1, 2, 3],
       [3, 4, 5]])

これは、ndarrayモジュールの単純な配列であり、通常の配列のすべてを行うことができます。

インデックスを保持したかったので、この解決策に元の答えを採用しました。

list_df = df.reset_index().values.tolist()

これで、別の場所に貼り付けることができ（たとえば、スタックオーバーフローの質問に貼り付ける）、後で再作成できます。

pd.Dataframe(list_df, columns=['name1', ...])
pd.set_index(['name1'], inplace=True)

多分何かが変わったかもしれませんが、これは私が必要とすることをしたndarraysのリストを返しました。

list(df.values)

注： Pandas SeriesまたはDataFrameをNumPy配列またはプレーンなPythonリストに変換する必要がないStack Overflowで多くの場合を見てきました。ライブラリを初めて使用する場合は、必要な機能がすでにPandasオブジェクトによって提供されているかどうかを再確認することを検討してください。

@jppでコメントを引用するには：

実際には、多くの場合、NumPy配列をリストのリストに変換する必要はありません。

Pandas DataFrame / Seriesが機能しない場合は、組み込みDataFrame.to_numpyおよびSeries.to_numpyメソッドを使用できます。

これは非常に簡単です：

import numpy as np

list_of_lists = np.array(df)

DataFrame.iterrows（）関数を使用して、指定されたDataframeの各行を反復処理し、各行のデータからリストを作成できます。

# Empty list 
row_list =[] 

# Iterate over each row 
for index, rows in df.iterrows(): 
    # Create list for the current row 
    my_list =[rows.Date, rows.Event, rows.Cost] 

    # append the list to the final list 
    row_list.append(my_list) 

# Print 
print(row_list) 

指定されたデータフレームの各行をリストに正常に抽出できます