如何将Pandas DataFrame指定列转换为嵌套值对列表

你可以直接对提取后的两列DataFrame使用to_numpy().tolist()实现目标，示例代码如下：

import pandas as pd

# 示例原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "value1": [13,14,17,18,19],
    "value2": [8,7,7,7,8],
    "other": ["xxxxx"]*5
})

# 提取目标列后转对应格式列表
my_list = df[["value1", "value2"]].to_numpy().tolist()
print(my_list)

运行后输出结果为：

[[13, 8], [14, 7], [17, 7], [18, 7], [19, 8]]

如果需要元组格式的配对结果，也可以使用itertuples方法：

my_tuple_list = list(df[["value1", "value2"]].itertuples(index=False, name=None))
# 输出为 [(13, 8), (14, 7), (17, 7), (18, 7), (19, 8)]

注意：选择目标列时要使用双层方括号[["value1", "value2"]]，确保返回的是DataFrame结构，若使用单层方括号选择单列，会返回Series结构无法得到配对的二维列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rob Porter