从 panda DataFrame 创建一个 pd.Series 列表答案

【问题标题】：create a list of pd.Series from a panda DataFrame从 panda DataFrame 创建一个 pd.Series 列表
【发布时间】：2019-07-02 12:30:28
【问题描述】：

我有一个包含很多列的 DataFrame，以及我想传递给算法的列名列表。该算法要求我传入的参数不是数据框，而是一个列表，其中每个元素都是我的pd.Series 列之一。

我认为这个问题可能已经回答了，但我找不到...是否有实现这种转换的函数或方法 data.Frame => pd.Series 列表？ p>

一些代码用两列显示我想要的输出，但我的用例如果有几十列，所以我不能手动编写它：

mydf = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}, 'c': {0: 10, 1: 3}})
my_list_of_columns=["a", "b"]
desired_output = [mydf.a, mydf.b]

感谢您的帮助

【问题讨论】：

标签： python pandas list subset series

【解决方案1】：

使用列表理解：

desired_output = [mydf[x] for x in my_list_of_columns]
print (desired_output)
[0    1
1    2
Name: a, dtype: int64, 0    3
1    3
Name: b, dtype: int64]

或者用to_dict(orient='series')转换成to_dict，得到dict的值，但是python under 3.6中的顺序应该改变：

desired_output = list(mydf[my_list_of_columns].to_dict(orient='series').values())

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的？

import pandas as pd

mydf = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 1, 1: 2}, 'b': {0: 3, 1: 3}, 'c': {0: 10, 1: 3}})

desired_output = []
l = list(mydf)

for i in l:
    desired_output.append(list(eval('mydf.' + i)))


print(desired_output)

【讨论】：