获取Pandas数据框架的指定列的列表

获取Pandas数据框架的指定列的列表，可以使用Pandas库中的loc或iloc方法来实现，下面是详细的攻略和示例：

1. 使用 loc 方法获取指定列的列表：

第一步，使用 loc 方法选中需要的列，将其转换为数据框架，以便于后续索引操作。例如，下面的代码用于选中数据框架中的 col1 和 col2 两列：

df1 = df.loc[:, ['col1', 'col2']]

第二步，使用 tolist() 方法将选中列的数据转换为列表。例如，下面的代码将 df1 中的 col1 列转换为列表：

col1_list = df1['col1'].tolist()

以上步骤可以简化为以下代码：

col1_list = df.loc[:, ['col1', 'col2']]['col1'].tolist()

以下是完整的示例代码：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C'], 'col3': [4.0, 5.0, 6.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 loc 方法获取指定列
df1 = df.loc[:, ['col1', 'col2']]

# 将选中列的数据转换为列表
col1_list = df1['col1'].tolist()
col2_list = df1['col2'].tolist()

print('col1_list:', col1_list)
print('col2_list:', col2_list)

输出结果：

col1_list: [1, 2, 3]
col2_list: ['A', 'B', 'C']

1. 使用 iloc 方法获取指定列的列表：

iloc 方法使用整数位置索引来选中列，可以通过整数列表的形式进行多列选择。例如，下面的代码用于选中数据框架中的第一列 col1：

col1_list = df.iloc[:, 0].tolist()

以下是完整的示例代码：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C'], 'col3': [4.0, 5.0, 6.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 方法获取指定列
col1_list = df.iloc[:, 0].tolist()
col2_list = df.iloc[:, 1].tolist()

print('col1_list:', col1_list)
print('col2_list:', col2_list)

输出结果：

col1_list: [1, 2, 3]
col2_list: ['A', 'B', 'C']

以上便是获取Pandas数据框架的指定列的列表的完整攻略。