Python 列表（df['；column'；]）和df['；column'；]与列表（）有什么区别？

当我需要数据帧列（

1.0.1

）中的列表时，我可以执行以下操作：

 df['column'].to_list()

或者我可以使用：

list(df['column'])

这两种方案都很有效，但它们之间有什么区别？

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一种方法比另一种好吗

list

接收iterable并返回纯python列表。这是一种内置的python方法，可以将任何iterable转换为纯python列表

to_list

是一种来自pandas核心对象类的方法，它将对象转换为纯python

list

。不同之处在于，实现是由pandas核心开发人员完成的，他们可以根据自己的理解优化流程，和/或在转换中添加纯

列表（…）

无法实现的额外功能

比如说,

这基本上意味着

to_list

最终可能会使用普通的列表理解-类似于

list（…）

，但强制要求最终对象是panda的

datetime

类型，而不是python的datetime-；直接的纯

列表（…）

转换；或者使用

numpy

的

tolist（）

实现

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.

list（）

是一个内置的Python函数，而

df.to\u list（）

是一个数据帧便利函数。在IDE中运行一些

%%timeit

基准测试，看看其中一个是否比另一个运行得快。这主要用于

numpy数组

。尝试：

a=np。数组（1）

->

list（a）

将给您一个错误，而

a.tolist（）

将返回一个标量。

def tolist(self):
    '''(...)
    '''
    if self.dtype.kind in ["m", "M"]:
        return [com.maybe_box_datetimelike(x) for x in self._values]
    elif is_extension_array_dtype(self._values):
        return list(self._values)
    else:
        return self._values.tolist()