案例卡:pandas数据框(DataFrame)转换为嵌套列表的两种常见方法

文章介绍了如何使用pandas的values.tolist()方法和numpy的array().tolist()方法将数据框转换为嵌套列表,以便于批量导入数据库。示例代码展示了从Excel文件读取数据并进行转换的过程。

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一、问题背景

        将数据框转换为嵌套列表的形式,常见的一种应用场景是需要将excel或者csv文件中的数据批量导入数据库中,为了实现这一行为,从而需要将加载的DataFrame形式的数据转换为嵌套列表,从而实现批量导入。

二、实现方法

        方式一:直接用pandas本身来实现DataFrame转换为嵌套列表;
        方式二:使用numpy的array()方法来实现DataFrame转换为嵌套列表。

还是直接用实例来说话:

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import re

print('当前工作路径为:',os.getcwd())
data_mid = pd.read_excel(r'./data/问题数据_1.xlsx',sheet_name=0,skiprows=534290)
# data_mid.co1umns = ['comp_id','subcode','state']

print('\n打印数据框数据:\n',data_mid)
# 方式一
nested_list = data_mid.values.tolist()
print('\n方式一:打印嵌套列表的结果\n',nested_list)

# 方式二
nested_list2 = np.array(data_mid).tolist()
print('\n方式二:打印嵌套列表的结果\n',nested_list2)

输出的结果:
在这里插入图片描述

三、小记

        日常这些小小的知识点,还是要留点小心心,记录总结一下,并且做好归类,以备不时之需。

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