如何将 Pandas 系列转换为 Python 列表

将 Pandas 数据结构转换为 Python 标准数据结构的操作是非常重要的，因为它允许你在 Pandas 和其他 Python 库之间自由地进行数据交换和操作。

在 Pandas 中，Series 是一种带有标签的一维数组，可以将 Pandas Series 数据结构转换为列表，可以使用 pandas.Series.values 属性或 tolist() 方法来实现。

下面我们就详细讲解如何将 Pandas Series 转换为 Python 列表:

首先，我们需要导入 Pandas 库并创建一个 Series 对象:

import pandas as pd

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

现在我们已经有了一个 Pandas Series 对象，可以使用 pandas.Series.values 属性来将其转换为 Numpy 数组然后转换为 Python 列表:

numpy_array = series.values
list_from_numpy = list(numpy_array)

print(list_from_numpy)  # [1, 2, 3, 4, 5]

另外，Pandas 也提供了一个内置的方法 tolist() 来直接将 Series 转换为 Python 列表：

list_from_series = series.tolist()

print(list_from_series)  # [1, 2, 3, 4, 5]

值得注意的是，如果 Series 对象包含 NaN 值，则使用 tolist() 方法时，NaN 值可能被转换为 Python 中的 None 值。此时我们需要特殊处理。

下面是一个包含 NaN 值的示例：

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, None])
list_from_series = series.tolist()

print(list_from_series)  # [1, 2, 3, 4, None]

在转换过程中，如果不希望出现 None 值，可以通过 Numpy 的 isnull() 函数将其替换为一个默认值：

import numpy as np

list_from_series = np.where(pd.isnull(series), -1, series).tolist()

print(list_from_series)  # [1, 2, 3, 4, -1]

这里，在使用 isnull() 时，NaN 值被替换为 -1 值。

综上所述，这就是将 Pandas Series 转换为 Python 列表的完整攻略，同时还包括如何处理 NaN 值。