Pandas提取值到列表时如何去除附带的索引信息？

问题出在你用了to_string()方法，它会把Series的索引和值一起转换成带格式的字符串，所以才会出现5511 apple这种带索引的结果。你可以用以下几种方式修改：

方式一：修改原有循环代码 #

把interest['Column_name2'].to_string()替换成下面任意一种写法，直接提取单个值：

• 用iloc[0]定位第一个匹配的行：

for i in range(len(lstr.iloc[9])):
    if i == 0:
        interest_CM = list()
    interest = df_key.loc[df_key['Colum_name1'] == lstr[9][i]] 
    interest_CM.append(interest['Column_name2'].iloc[0])

• 用values[0]直接取数组中的第一个元素：

interest_CM.append(interest['Column_name2'].values[0])

• 用item()提取单个标量值（仅当确定只有一个匹配结果时可用）：

interest_CM.append(interest['Column_name2'].item())

方式二：用更高效的Pandas向量化操作（推荐） #

Pandas不推荐用for循环遍历处理数据，你可以直接用isin()批量匹配目标值，然后一次性转成列表，代码更简洁且性能更好：

# 先把lstr第9行的目标值转成列表
target_names = lstr.iloc[9].tolist()
# 批量筛选匹配行，提取Column_name2的值转成列表
interest_CM = df_key[df_key['Colum_name1'].isin(target_names)]['Column_name2'].tolist()

这样得到的interest_CM就是纯值的列表，比如['apple', 'pear']，完全不带索引。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bing Shuen