如何将列表列转换为非嵌套列表？答案

【问题标题】：How to convert list column to a non-nested list?如何将列表列转换为非嵌套列表？
【发布时间】：2017-11-28 22:37:56
【问题描述】：

当列元素为列表时，如何将列转换为非嵌套列表？

比如列是like

column
[1, 2, 3]
[1, 2]

我终于要关注了。

[1,2,3,1,2]

但是现在有了column.tolist()，我会得到

[[1,2,3],[1,2]]

编辑：感谢您的帮助。我的目的是找到最简单（优雅）和有效的方法来做到这一点。现在我使用@jezrael 方法。

from itertools import chain
output = list(chain.from_iterable(df[column])

@piRSquared 提供了最简单的方法，但可能更慢。

output = df[column].values.sum()

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我们使用+ 运算符连接列表。因为当您调用 pd.Series.sum 时，pandas 系列使用其底层 + 操作的元素，所以我们可以连接一整列或一系列列表。

df.column.sum()

[1, 2, 3, 1, 2]

但如果你追求性能，可以考虑cytoolz.concat

import cytoolz

list(cytoolz.concat(df.column.values.tolist()))

[1, 2, 3, 1, 2]

【讨论】：

嗯，但是真的很慢... plus1
:-) 不想在这方面做得很快。但它是最简单的。
没错，就是最简单的。

【解决方案2】：

另一个可行的解决方案是list.extend() 方法。

list = [] for row in column: list.extend(row)

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用numpy.concatenate:

print (np.concatenate(df['column'].values).tolist())
[1, 2, 3, 1, 2]

或者：

from  itertools import chain
print (list(chain.from_iterable(df['column'])))
[1, 2, 3, 1, 2]

另一种解决方案，谢谢juanpa.arrivillaga:

print ([item for sublist in df['column'] for item in sublist])
[1, 2, 3, 1, 2]

时间安排：

df = pd.DataFrame({'column':[[1,2,3], [1,2]]})
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)
print (df)

In [77]: %timeit (np.concatenate(df['column'].values).tolist())
10 loops, best of 3: 22.7 ms per loop

In [78]: %timeit (list(chain.from_iterable(df['column'])))
1000 loops, best of 3: 1.44 ms per loop

In [79]: %timeit ([item for sublist in df['column'] for item in sublist])
100 loops, best of 3: 2.31 ms per loop

In [80]: %timeit df.column.sum()
1 loop, best of 3: 1.34 s per loop

【讨论】：

谢谢？但是是否存在任何其他method 可以同时做concat 和tolist？
@danche 不太可能。 pandas 并非旨在将 lists 保存为值。
@juanpa.arrivillaga - 谢谢
@juanpa.arrivillaga - 我很喜欢你的解决方案很长一段时间，但在阅读this timings 之后我开始更喜欢chain.from_iterable 什么更快。
@jezrael 哇，我经常使用这两种方法，从不真正偏爱其中一种。我认为一个会稍微好一点，但从未想过差异会是 2 倍。很高兴知道。

【解决方案4】：

你可以使用 list 的 append 方法来做到这一点：

col = {'col': [[1, 2, 3], [1, 2]]}
last = []
last.extend([i for c in col['col'] for i in c])

【讨论】：