为两个dataframe列的每一行的值创建列表,可以使用pandas库中的iterrows()方法来遍历每一行,并将每一行的值添加到列表中。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个示例dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 创建一个空列表
result = []
# 使用iterrows()方法遍历每一行
for index, row in df1.iterrows():
# 获取每一行的值,并添加到列表中
result.append([row['A'], row['B'], df2.loc[index, 'C'], df2.loc[index, 'D']])
# 打印结果列表
print(result)
这段代码中,我们首先创建了两个示例的dataframe df1和df2。然后,我们创建了一个空列表result。接下来,使用iterrows()方法遍历df1的每一行,通过row'A'和row'B'获取df1每一行的值,通过df2.locindex, 'C'和df2.locindex, 'D'获取df2相应行的值,并将这些值添加到result列表中。最后,打印结果列表。
这个方法适用于两个dataframe具有相同的行数,并且想要将两个dataframe的对应行的值合并到一个列表中的情况。
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