这是我的s,第一列是我的索引(我用列代替索引)不是列,第二列是列
s = value
time
12-3 19:60:00 0.42724
22-4 20:30:00 0.58799
52-4 21:50:00 0.64879
62-5 22:10:00 0.64090
62-4 23:20:00 0.75934这个s的类型是pandas.core.series.Series,现在我想将它转换为如下所示的-:
[['12-3 19:60:00', 0.42724],
['22-4 20:30:00', 0.58799],
['52-4 21:50:00', 0.64879],
['62-5 22:10:00', 0.64090],
['62-4 23:20:00', 0.75934]]`我已经这样做了,但不是直接的,首先我把它转换成Dataframe,然后我应用了这个-:
s.reset_index().values.tolist()如果我直接转换它,它给我的结果如下:
[[Timestamp('12-3 19:60:00'), 0.42724],
[Timestamp('22-4 20:30:00'), 0.58799]...]发布于 2019-02-14 09:18:13
先将索引转换为级数:
s.index = s.index.astype(str)
L = s.reset_index().values.tolist()或者如果不需要修改Series的索引
L = s.rename_axis('a').reset_index().assign(a = lambda x: x.a.astype(str)).values.tolist()样本
print (s)
time
2015-12-03 19:40:00 0.42724
2015-04-22 20:30:00 0.58799
Name: value, dtype: float64
s.index = s.index.astype(str)
L = s.reset_index().values.tolist()
print (L)
[['2015-12-03 19:40:00', 0.42723999999999995], ['2015-04-22 20:30:00', 0.58799]]
L = s.rename_axis('a').reset_index().assign(a = lambda x: x.a.astype(str)).values.tolist()
print (L)
[['2015-12-03 19:40:00', 0.42723999999999995], ['2015-04-22 20:30:00', 0.58799]]https://stackoverflow.com/questions/54686412
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