Pandas字典设置为dataframe，将值保存为列表

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了DataFrame数据结构，可以将字典设置为DataFrame，并将值保存为列表。

首先，让我们来了解一下Pandas和DataFrame的概念。

Pandas是一个基于NumPy的开源数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单和快速。它主要有两个核心数据结构：Series和DataFrame。

DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，它类似于一个二维表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。DataFrame由行和列组成，每列可以是不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等）。

现在，让我们来看一下如何将字典设置为DataFrame，并将值保存为列表。

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame的值保存为列表
values_list = df.values.tolist()

print(values_list)

输出结果为：

[['Alice', 25, 'New York'], ['Bob', 30, 'London'], ['Charlie', 35, 'Paris']]

在这个例子中，我们首先创建了一个字典data，其中包含了三个键（'Name'、'Age'、'City'）和对应的值。然后，我们使用pd.DataFrame()函数将字典转换为DataFrame，并将其赋值给变量df。最后，我们使用df.values.tolist()将DataFrame的值保存为列表，并将结果赋值给变量values_list。

这样，我们就成功地将字典设置为DataFrame，并将其值保存为列表。

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