把dataframe转换为list

输入多维dataframe：

df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})

把a列的元素转换成list：

# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist()

把a列中不重复的元素转换成list：

df['a'].drop_duplicates().values.tolist()

输入一维dataframe：

df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])

转换成list[list]：

df.values.tolist()

把series转换为list

Series.tolist()

Python 将Dataframe转化为字典（dict）

有时候我们需要Dataframe中的一列作为key，另一列作为key对应的value。比如说在已知词频画词云的时候，这个时候需要传入的数据类型是词典。

import pandas as pddata = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value'])dict1 = dict(zip(data['key'],data['value']))dataOut[25]: key value0 a 11 b 2

输出结果：

dict1
Out[8]: {'a': 1, 'b': 2}

Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。但是，这种方法是复合的字典，每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值，每一列的值作为字典的value，然后再将所有的列放在一个字典里面。

data.to_dict()Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}

其实我们把key列作为index，再用上面的方法也可以实现一列为字典key，另一列为value。

dict2 = data.set_index('key').to_dict()

在使用时需要注意的是，这种方法输出的字典也是复合的字典，有一个用做字典value的列的列名。

dict2Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}

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