极客教程Pandas DataFrame的两个方法：to_list()和tolist()
在本文中，我们将介绍Pandas DataFrame的两个方法：to_list()和tolist()，它们分别用于将DataFrame的索引转换为列表。虽然它们的功能相似，但在一些细节上有所不同。
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to_list()
to_list()是DataFrame对象的方法，用于将索引转换为列表。它返回一个由索引值组成的列表，其中每个索引值是一个元素。下面是一个例子来说明这个方法的使用：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["x", "y", "z"])
# 使用to_list()方法将索引转换为列表
index_list = df.index.to_list()
print(index_list)
上述代码将输出以下结果：
['x', 'y', 'z']
to_list()方法返回的是一个普通的Python列表，其中包含了DataFrame的索引值。
tolist()
tolist()是一个顶层函数，用于将对象转换为列表。当将DataFrame的索引作为参数传递给tolist()函数时，它也可以将索引转换为列表。以下是一个示例：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=["x", "y", "z"])
# 使用tolist()函数将索引转换为列表
index_list = df.index.tolist()
print(index_list)
上述代码将输出以下结果：
['x', 'y', 'z']
tolist()函数将返回与to_list()方法相同的结果，即一个包含索引值的Python列表。
区别和注意事项
虽然to_list()和tolist()的结果相同，但它们在使用上有一些小的区别。
首先，to_list()是一个方法，只能在DataFrame对象上调用。而tolist()是一个顶层函数，可以接受任意类型的Python对象作为参数。
其次，to_list()方法返回的是一个普通的Python列表，而tolist()函数返回的是一个numpy数组。例如，当DataFrame的索引是整数时，tolist()函数将返回一个整数类型的numpy数组。
下面的示例演示了以上这些区别：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame，索引为整数
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=range(3))
# 使用to_list()方法将索引转换为列表
index_list_1 = df.index.to_list()
# 使用tolist()函数将索引转换为numpy数组
index_list_2 = df.index.tolist()
print(index_list_1)
print(index_list_2)
上述代码将输出以下结果：
[0, 1, 2]
[0 1 2]
可以看到，to_list()方法返回的是一个包含整数的普通Python列表，而tolist()函数返回的是一个整数类型的numpy数组。
总结
在本文中，我们介绍了Pandas DataFrame的两个方法：to_list()和tolist()。这两个方法可以用于将DataFrame的索引转换为列表。它们的功能相似，返回的结果也相同，都是一个包含索引值的Python列表。不过，to_list()是DataFrame对象的方法，而tolist()是一个顶层函数，可以接受任意类型的Python对象作为参数。此外，to_list()方法返回的是一个普通的Python列表，而tolist()函数返回的是一个numpy数组。根据具体的使用场景和需求，选择合适的方法进行索引转换即可。