当我想要来自 DataFrame 列 (pandas 1.0.1) 的列表时，我可以这样做：
df['column'].to_list()
或者我可以使用：
list(df['column'])
这两种选择效果很好，但它们之间有什么区别？
一种方法比另一种更好吗？
【问题讨论】：
list() 是 Python 内置函数，而 df.to_list() 是 DataFrame 便利函数。在您的 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更快。
numpy arrays。试试：a = np.array(1) -> list(a) 会给你一个错误，而a.tolist() 会返回一个标量。
list 接收一个可迭代对象并返回一个纯 Python 列表。它是一种内置的 Python 方法，可以将 any 可迭代转换为纯 Python 列表。
to_list 是 pandas 核心对象类中的一种方法，它将其对象转换为纯 python lists。不同之处在于，实现由 pandas 核心开发人员完成，他们可能会根据自己的理解优化流程，和/或在转换中添加纯 list(....) 不会做的额外功能。
例如，the source_code for this piece is:
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()
这基本上意味着to_list 可能最终会使用普通的列表理解——类似于list(...)，但强制最终对象是panda 的datetime 类型而不是python 的日期时间——；直接纯list(...) 转换；或使用numpy 的tolist() 实现。
differences between the latter and python's list(...) can be found in this thread。
【讨论】：