Python中DataFrame转列表的终极指南：方法、性能全解析

目录

引言

一、基础转换方法解析

1. tolist()直接转换法

2. values.tolist()矩阵转换法

3. to_numpy().tolist()增强转换法

4. 列表推导式转换法

5. flatten()扁平化转换法

二、性能实测对比

测试环境

三、进阶技巧与优化策略

1. 类型转换优化

2. 分块处理大数据

3. 并行加速（使用Dask）

4. 内存映射文件

四、典型应用场景

结语

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引言

在Python数据分析中，Pandas的DataFrame是最常用的数据结构之一。然而，当需要与只接受列表的API交互，或进行某些算法输入时，将DataFrame转换为列表就成为必要操作。本文将为你详解5种主流转换方法，并通过实测数据揭示它们的性能差异，助你轻松应对各种转换场景。

一、基础转换方法解析

1.