将 pandas 数据框中的所有列转换为嵌套列表

Question

我有一个数据框 time_df，我想将 time_df 中的所有 147 列转换为包含 147 个列表的嵌套列表。

我知道它可以通过 time_df.values.tolist() 在行上完成，但是我如何创建一个嵌套列表，其中列 V1 中的值是一个列表，V2 中的值是一个一直列出到 V147.

time_df.head()
                    V1  ...                 V147
0  02-06-22T00:00.000Z  ...  11-22-18T00:00.000Z
1  02-07-22T00:00.000Z  ...  11-23-18T00:00.000Z
2  02-08-22T00:00.000Z  ...  11-24-18T00:00.000Z
3  02-09-22T00:00.000Z  ...  11-25-18T00:00.000Z
4  02-10-22T00:00.000Z  ...  11-26-18T00:00.000Z
[5 rows x 147 columns]

期望的输出

# nested list 
[['2022-02-06T00:00:00.000Z', '2022-02-07T00:00:00.000Z', '2022-02-08T00:00:00.000Z', '2022-02-09T00:00:00.000Z', '2022-02-10T00:00:00.000Z', '2022-02-11T00:00:00.000Z', '2022-02-12T00:00:00.000Z', '2022-02-13T00:00:00.000Z', '2022-02-14T00:00:00.000Z', '2022-02-15T00:00:00.000Z', '2022-02-16T00:00:00.000Z'], 
... 145 list between ... 
['2018-11-22T00:00:00.000Z', '2018-11-23T00:00:00.000Z', '2018-11-24T00:00:00.000Z', '2018-11-25T00:00:00.000Z', '2018-11-26T00:00:00.000Z', '2018-11-27T00:00:00.000Z', '2018-11-28T00:00:00.000Z', '2018-11-29T00:00:00.000Z', '2018-11-30T00:00:00.000Z', '2018-12-01T00:00:00.000Z', '2018-12-02T00:00:00.000Z']]

Answer 1

转换为列表之前需要转置：

time_df.T.values.tolist()

对于新的 pandas 版本使用：

time_df.T.to_numpy().tolist()

将 pandas 数据框中的所有列转换为嵌套列表

Convert all columns in pandas dataframe into a nested list

python

nested-lists

pandas