Python 3.x 将数据帧列转换为对列表

我想将其转换为如下内容：

  col_1
A   2   
B   8    
C   4    
D   3
E   1

我试过一个for循环

[[1,2],[3,4],...]

---

在熊猫中有没有一种有效的方法可以做到这一点？

您可以使用

列表理解来做到这一点：

def get_pair(col):
    lst = sorted(list(col))
    pairs = []
    for i in range(len(col)):
        for j in range(i+1, len(lst)):
            pair = [lst[i], lst[j]]
            pairs.append(pair)
    return pairs


您可以使用
列表理解
：

def get_pair(col):
    lst = sorted(list(col))
    pairs = []
    for i in range(len(col)):
        for j in range(i+1, len(lst)):
            pair = [lst[i], lst[j]]
            pairs.append(pair)
    return pairs


项目偶数或奇数的解决方案；使用numpy
扩展@sammywemmy提供的奇妙想法，我正在使用numpy。以下解决方案将处理偶数或奇数：

In [644]: df
Out[644]: 
   col_1
A      1
B      2
C      3
D      4

In [656]: l = df.T.values.tolist()[0]

In [672]: pairs = [l[:c][-2:] for c, i in enumerate(l, 1) if c % 2 == 0]

In [673]: pairs
Out[673]: [[1, 2], [3, 4]]

输出将是：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})

#check length of df. If len is odd, get items upto n-1
x = len(df)
y = x if x%2 == 0 else x-1

#reshape only n-1 items if n is odd
z = np.reshape(df.col_1.to_numpy()[:y], (-1, 2)).tolist()

#if n is odd, then append nth item with None.
if x != y: z.append([df.values.tolist()[-1][0],None])

#print result
print (z)

如果希望结果集如下所示：

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, None]]

然后将
z.append
行更改为

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9]]

如果列表中的项目数为偶数，则解决方案
假设您的数据框是一个项目的偶数列表，您可以使用
iterrows（）
和
list-comprehension
来获得所需的内容

if x != y: z.append(df.values.tolist()[-1])

这将为您提供：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3,4,5,6,7,8]})
print (df)

a = [[v['col_1'],df.iloc[i+1]['col_1']] for i,v in df.iloc[::2].iterrows()]
print (a)

项目偶数或奇数的解决方案；使用numpy
扩展@sammywemmy提供的奇妙想法，我正在使用numpy。以下解决方案将处理偶数或奇数：

In [644]: df
Out[644]: 
   col_1
A      1
B      2
C      3
D      4

In [656]: l = df.T.values.tolist()[0]

In [672]: pairs = [l[:c][-2:] for c, i in enumerate(l, 1) if c % 2 == 0]

In [673]: pairs
Out[673]: [[1, 2], [3, 4]]

输出将是：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})

#check length of df. If len is odd, get items upto n-1
x = len(df)
y = x if x%2 == 0 else x-1

#reshape only n-1 items if n is odd
z = np.reshape(df.col_1.to_numpy()[:y], (-1, 2)).tolist()

#if n is odd, then append nth item with None.
if x != y: z.append([df.values.tolist()[-1][0],None])

#print result
print (z)

如果希望结果集如下所示：

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, None]]

然后将
z.append
行更改为

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9]]

如果列表中的项目数为偶数，则解决方案
假设您的数据框是一个项目的偶数列表，您可以使用
iterrows（）
和
list-comprehension
来获得所需的内容

if x != y: z.append(df.values.tolist()[-1])

这将为您提供：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1':[1,2,3,4,5,6,7,8]})
print (df)

a = [[v['col_1'],df.iloc[i+1]['col_1']] for i,v in df.iloc[::2].iterrows()]
print (a)

其他答案应该很好；这是一种替代方案，使用：

其他答案应该很好；这是一种替代方案，使用：

配对的逻辑是什么。第一个和第二个是一对，第三个和第四个是一对，依此类推。[1,2]，[3,4]等等on@sammywemmy，反应很好。我只想添加.tolist（）
np.reforme（df.col_1.to_numpy（），（-1,2））.tolist（）
hey@prb，希望下面的答案足够匹配逻辑。第一个和第二个是一对，第三个和第四个是一对，依此类推。[1,2]，[3,4]等等on@sammywemmy，反应很好。我只想添加.tolist（）<代码>np.重塑（df.col_1.to_numpy（），（-1，2））.tolist（）

嘿@prb，希望下面的答案足够我想我需要编辑我的问题。如果列表不均匀，情况会怎样<代码>{'colu_1'：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]}@prb，我扩展了sammywemmy的想法，并发布了一个回复，应该可以解决您列表中的奇数。我想我需要编辑我的问题。如果列表不均匀，情况会怎样<代码>{'colu_1'：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]}@prb，我扩展了sammywemmy的想法，并发布了一个回复，该回复应该可以解决您列表中的奇数。@prb：试试我的解决方案。我试过了。它不会打印最后一项。它为值1到值1打印

[[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]

9@prb我试过了。它不会打印最后一项。它为值1到9打印

[[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]

，如果OP在列表中查找嵌套列表而不是元组，那么我们需要使用

列表

再使用

映射

再使用

zip

进行额外的循环<代码>列表（map（list，zip_longest（box[：：2]，box[1:：2]））如果OP在列表中查找嵌套列表而不是元组，那么我们需要使用

list

然后

map

然后

list

和

zip

进行额外的循环<代码>列表（地图（列表，邮政编码最长（方框[：：2]，方框[1:：2]））