如何基于Pandas DataFrame所有列的值生成列表并添加为新列？

要把df1每行的多列数据合并成列表，再添加为原DataFrame的新列，有两种简单高效的方法：

方法1：使用apply+tolist（直观易懂） #

直接对每行数据调用tolist()，将整行转成列表后赋值给新列：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(list(zip([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9])), 
                   columns=['numbers', 'numbers2', 'numbers3'])

# 添加新列
df1['list_of_numbers'] = df1.apply(lambda row: row.tolist(), axis=1)

方法2：使用agg方法（性能更优） #

如果处理的是大数据集，用Pandas内置的agg方法效率更高：

# 替换apply的写法，效果相同但速度更快
df1['list_of_numbers'] = df1.agg(list, axis=1)

自定义列范围 #

如果不需要把所有列都转成列表，只需指定目标列即可：

# 仅将numbers和numbers2列转为列表
df1['partial_list'] = df1[['numbers', 'numbers2']].agg(list, axis=1)

执行后，df1就会新增list_of_numbers列，其中每个元素都是对应行的数值列表，和你给出的df2结构完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者windyvation