Pandas如何为DataFrame新增一列存储对应行其他列的数值列表

方法1：基于NumPy数组转换（性能最优） #

这是运行效率最高的实现方式，适合处理大数据量的DataFrame：

# 新增列名为 row_list，你可以自定义列名
df['row_list'] = df.values.tolist()

如果需要仅指定部分列合并为列表，可以指定列范围：

# 示例：仅合并列名为30、40的两列
df['row_list'] = df[['30', '40']].values.tolist()

方法2：基于apply逐行处理（灵活性更高） #

如果需要在合并时添加自定义逻辑，可以用这种方式：

df['row_list'] = df.apply(lambda row: row.tolist(), axis=1)

执行上述任意一种代码后，新增的row_list列就会完全符合你的需求，前两行的输出结果如下：

30  40  50  60          row_list
0 -23 -30 -40 -45  [-23, -30, -40, -45]
1  12  20  25  34    [12, 20, 25, 34]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13412850