Python
Dataframe to List

Comment convertir facilement un DataFrame en liste : un guide concis

MoeNagy Dev

Transformer les DataFrames en listes : un guide complet

Conversion des DataFrames en listes : les bases

Comprendre la structure et l'objectif des DataFrames

Les DataFrames sont une structure de données fondamentale dans l'écosystème de la science des données en Python, en particulier dans la bibliothèque Pandas. Ce sont des structures de données tabulaires bidimensionnelles qui peuvent stocker des données de différents types de données, similaires à une feuille de calcul. Les DataFrames sont largement utilisés pour manipuler, analyser et traiter des données.

Reconnaître la nécessité de convertir les DataFrames en listes

Bien que les DataFrames offrent un moyen puissant et flexible de travailler avec des données, il peut y avoir des cas où vous devez convertir les données en une structure de données plus basique, comme une liste. Cette conversion peut être utile dans les scénarios suivants :

  • Intégrer les données du DataFrame avec d'autres bibliothèques ou fonctions Python qui attendent une liste en entrée
  • Effectuer des tâches de transformation ou d'analyse de données spécifiques qui sont gérées de manière plus efficace avec des listes
  • Réduire l'empreinte mémoire des grands ensembles de données en convertissant les DataFrames en représentations de liste plus compactes
  • Faciliter le transfert ou la sérialisation des données lors de l'utilisation de systèmes externes ou d'API

Explorer les avantages et les cas d'utilisation de cette transformation

La conversion des DataFrames en listes peut offrir plusieurs avantages, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique :

  • Flexibilité : Les listes sont une structure de données fondamentale en Python, offrant une large gamme de méthodes et de fonctions intégrées pour la manipulation et le traitement des données.
  • Performances : Dans certains scénarios, travailler avec des listes peut être plus efficace que de travailler directement avec des DataFrames, en particulier pour les opérations qui ne nécessitent pas les capacités complètes des DataFrames.
  • Interopérabilité : La transformation des DataFrames en listes permet une intégration transparente avec d'autres bibliothèques, outils et flux de travail Python qui s'attendent à des entrées basées sur des listes.
  • Optimisation de la mémoire : Pour les grands ensembles de données, convertir les DataFrames en listes peut réduire l'empreinte mémoire, vous permettant de travailler de manière plus efficace avec les données, notamment sur des systèmes disposant de ressources limitées en mémoire.

Extraire des données des DataFrames

Accéder aux colonnes individuelles en tant que listes

Pour extraire des colonnes individuelles d'un DataFrame et les convertir en listes, vous pouvez utiliser l'approche suivante :

import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame exemple
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# Convertir une seule colonne en liste
col_a_list = df['A'].tolist()
 
# Convertir plusieurs colonnes en listes
col_b_list = df['B'].tolist()
col_c_list = df['C'].tolist()

Extraire des lignes en tant que listes

Pour extraire des lignes d'un DataFrame et les convertir en listes, vous pouvez utiliser la méthode to_list() ou l'attribut values :

# Convertir une seule ligne en liste
row_1_list = df.iloc[0].tolist()
 
# Convertir plusieurs lignes en listes
all_rows_list = df.to_numpy().tolist()

Gérer les DataFrames multidimensionnels

Si votre DataFrame a un index de colonne ou de ligne à plusieurs niveaux, vous pouvez gérer la conversion en listes en conséquence :

# Créer un DataFrame à colonnes à plusieurs niveaux
df_multi = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                        columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']]))
 
# Convertir un DataFrame à colonnes à plusieurs niveaux en une liste de listes
data_list = df_multi.to_numpy().tolist()

Appliquer les fonctions Pandas pour la conversion DataFrame en liste

Utiliser la méthode to_list()

La méthode to_list() est un moyen pratique de convertir une colonne ou une ligne d'un DataFrame en liste :

# Convertir une seule colonne en liste
col_a_list = df['A'].to_list()
 
# Convertir une seule ligne en liste
row_1_list = df.iloc[0].to_list()

Tirer parti de l'attribut values

L'attribut values d'un DataFrame renvoie une représentation de tableau NumPy du DataFrame. Vous pouvez ensuite convertir ce tableau en liste en utilisant la méthode tolist() :

# Convertir un DataFrame en une liste de listes
data_list = df.values.tolist()

Combiner tolist() et to_numpy()

Pour avoir plus de contrôle sur le processus de conversion, vous pouvez combiner les méthodes tolist() et to_numpy() :

# Convertir un DataFrame en une liste de listes
data_list = df.to_numpy().tolist()
 
# Convertir une colonne spécifique en liste
col_a_list = df['A'].to_numpy().tolist()

Découpage et sous-ensemble efficaces de DataFrames

Sélection de colonnes spécifiques pour la conversion

Pour convertir uniquement certaines colonnes d'un DataFrame en listes, vous pouvez utiliser la sélection de colonnes :

# Convertir les colonnes sélectionnées en listes
colonnes_a_convertir = ['A', 'C']
col_a_list = df[colonnes_a_convertir[0]].tolist()
col_c_list = df[colonnes_a_convertir[1]].tolist()

Filtrer les lignes en fonction de conditions

Vous pouvez également filtrer le DataFrame en fonction de conditions spécifiques avant de convertir les lignes sélectionnées en listes :

# Filtrer les lignes et les convertir en listes
df_filtre = df[df['A'] > 1]
liste_lignes_filtrees = df_filtre.to_numpy().tolist()

Combinaison de la sélection de colonnes et de lignes

Pour convertir un sous-ensemble du DataFrame en fonction de la sélection de colonnes et de lignes, vous pouvez utiliser une combinaison de techniques :

# Sélectionner des colonnes et des lignes spécifiques, puis les convertir en listes
colonnes_a_convertir = ['A', 'C']
df_filtre = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)]
liste_donnees_filtrees = df_filtre[colonnes_a_convertir].to_numpy().tolist()

Gestion des données manquantes dans le processus de conversion

Gérer les valeurs NaN (Not a Number)

Lors de la conversion des DataFrames en listes, vous pouvez rencontrer des valeurs NaN (Not a Number), qui représentent des données manquantes. Par défaut, ces valeurs seront préservées lors du processus de conversion :

---
title: Créer un dataframe avec des valeurs manquantes
---
 
```python
# Créer un dataframe avec des valeurs manquantes
df_with_nan = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [4, 5, 6, None]})
 
# Convertir le dataframe en une liste de listes en préservant les valeurs NaN
data_list_with_nan = df_with_nan.to_numpy().tolist()

Remplacer les données manquantes par des valeurs appropriées

Si vous souhaitez remplacer les valeurs NaN par des valeurs spécifiques lors de la conversion, vous pouvez utiliser la méthode fillna() :

# Remplacer les valeurs NaN par 0 avant la conversion en liste
df_with_nan_filled = df_with_nan.fillna(0)
data_list_with_filled_nan = df_with_nan_filled.to_numpy().tolist()

Préservation de l'intégrité des données lors de la transformation

Lors de la conversion de dataframes en listes, il est important de veiller à maintenir l'intégrité des données. Cela inclut la préservation des types de données et la gestion de structures de données complexes au sein du dataframe.

Préservation des types de données et des structures

Préservation des types de données lors de la conversion

Les dataframes peuvent stocker des données de différents types, tels que des entiers, des flottants, des chaînes de caractères, et plus encore. Lors de la conversion d'un dataframe en liste, vous pouvez vous assurer que les types de données sont préservés :

# Créer un dataframe avec des types de données mixtes
df_mixed_types = pd.DataFrame({'A': [1, 2.5, 'trois'], 'B': [4, 5, 6]})
 
# Convertir le dataframe en une liste de listes en préservant les types de données
data_list_with_types = df_mixed_types.to_numpy().tolist()

Gestion de structures de données complexes au sein des dataframes

Les dataframes peuvent également contenir des structures de données plus complexes, telles que des dictionnaires ou des listes imbriquées. Lors de la conversion de ces dataframes en listes, vous pouvez préserver la structure imbriquée :

# Créer un dataframe avec des structures de données imbriquées
df_nested = pd.DataFrame({'A': [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 3, 'y': 4}], 'B': [[1, 2], [3, 4]]})
 
# Convertir le dataframe en une liste de listes en préservant les structures imbriquées
data_list_with_nested = df_nested.to_numpy().tolist()

Conversion de dataframes imbriqués en listes imbriquées

Si votre dataframe contient des dataframes imbriqués, vous pouvez convertir l'ensemble de la structure en une représentation de liste imbriquée :

# Créer un dataframe avec un dataframe imbriqué
df_with_nested_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [pd.DataFrame({'X': [3, 4], 'Y': [5, 6]}),
                                        pd.DataFrame({'X': [7, 8], 'Y': [9, 10]})]})
 
# Convertir le dataframe avec des dataframes imbriqués en une liste de listes
data_list_with_nested_df = df_with_nested_df.to_numpy().tolist()

Optimisation des performances pour les grands dataframes

Stratégies pour une gestion efficace de la mémoire

Lorsque vous travaillez avec de grands dataframes, il est important de prendre en compte l'utilisation de la mémoire lors du processus de conversion. Vous pouvez utiliser des stratégies telles que l'itération sur le dataframe par blocs ou l'utilisation de générateurs pour optimiser la consommation de mémoire :

# Convertir un grand dataframe en liste par blocs
taille_bloc = 1000
liste_de_donnees = []
for i in range(0, len(df), taille_bloc):
    liste_de_donnees.extend(df.iloc[i:i+taille_bloc].to_numpy().tolist())

Parallélisation du processus de conversion

Pour des améliorations supplémentaires des performances, vous pouvez exploiter des techniques de parallélisation pour convertir le dataframe en liste de manière concurrente :

import multiprocessing as mp
 
# Définir une fonction pour convertir un bloc du dataframe
def convertir_bloc(df_bloc):
    return df_bloc.to_numpy().tolist()
 
# Convertir le dataframe en liste en parallèle
nb_coeurs = mp.cpu_count()
with mp.Pool(processes=nb_coeurs) as pool:
    liste_de_donnees = sum(pool.map(convertir_bloc, [df.iloc[i:i+taille_bloc] for i in range(0, len(df), taille_bloc)]), [])

Exploitation de bibliothèques et d'outils pour la scalabilité

En fonction de votre cas d'utilisation spécifique et de la taille de vos dataframes, vous constaterez peut-être qu'il est plus performant d'utiliser des bibliothèques ou des outils alternatifs pour le processus de conversion. Par exemple, vous pourriez explorer l'utilisation de la bibliothèque dask, qui offre une approche distribuée et parallélisée pour travailler avec de grands ensembles de données.

Travailler avec des structures de données

Listes

Les listes sont les structures de données les plus polyvalentes en Python. Elles peuvent stocker des éléments de différents types de données et peuvent être modifiées, découpées et itérées. Voici un exemple de création et de manipulation d'une liste :

# Création d'une liste
fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
 
# Accès aux éléments
print(fruits[0])  # Output: 'pomme'
print(fruits[-1])  # Output: 'cerise'
 
# Modification des éléments
fruits[1] = 'poire'
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'poire', 'cerise']
 
# Ajout d'éléments
fruits.append('orange')
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'poire', 'cerise', 'orange']
 
# Suppression d'éléments
fruits.remove('poire')
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'cerise', 'orange']
 
# Découpage
print(fruits[1:3])  # Output: ['cerise', 'orange']

Tuples

Les tuples sont similaires aux listes, mais ils sont immuables, ce qui signifie que leurs éléments ne peuvent pas être modifiés après leur création. Les tuples sont souvent utilisés pour représenter un ensemble fixe de valeurs, telles que les coordonnées d'un point dans l'espace en 2D. Voici un exemple :

# Création d'un tuple
point = (2, 3)
print(point)  # Output: (2, 3)
 
# Accès aux éléments
print(point[0])  # Output: 2
print(point[1])  # Output: 3
 
# Tentative de modification d'un élément du tuple
# point[0] = 4  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Dictionnaires

Les dictionnaires sont des collections non ordonnées de paires clé-valeur. Ils sont utiles pour stocker et récupérer rapidement des données, et sont souvent utilisés pour représenter des structures de données complexes. Voici un exemple :

# Création d'un dictionnaire
personne = {
    'nom': 'Jean Dupont',
    'âge': 30,
    'profession': 'Ingénieur logiciel'
}
 
# Accès aux valeurs
print(personne['nom'])  # Output: 'Jean Dupont'
print(personne['âge'])  # Output: 30
 
# Ajout de nouvelles paires clé-valeur
personne['email'] = 'jean.dupont@example.com'
print(personne)  # Output: {'nom': 'Jean Dupont', 'âge': 30, 'profession': 'Ingénieur logiciel', 'email': 'jean.dupont@example.com'}
 
# Suppression de paires clé-valeur
del personne['profession']
 
print(personne)  # Sortie : {'nom': 'John Doe', 'age': 30, 'email': 'john.doe@example.com'}

Ensembles

Les ensembles sont des collections non ordonnées d'éléments uniques. Ils sont utiles pour effectuer des opérations d'ensemble, telles que l'union, l'intersection et la différence. Voici un exemple :

# Créer un ensemble
couleurs = {'rouge', 'vert', 'bleu'}
print(couleurs)  # Sortie : {'bleu', 'vert', 'rouge'}
 
# Ajouter des éléments
couleurs.add('jaune')
print(couleurs)  # Sortie : {'bleu', 'vert', 'rouge', 'jaune'}
 
# Supprimer des éléments
couleurs.remove('vert')
print(couleurs)  # Sortie : {'bleu', 'rouge', 'jaune'}
 
# Opérations d'ensemble
couleurs2 = {'orange', 'jaune', 'violet'}
print(couleurs.union(couleurs2))  # Sortie : {'bleu', 'orange', 'violet', 'rouge', 'jaune'}
print(couleurs.intersection(couleurs2))  # Sortie : {'jaune'}
print(couleurs.difference(couleurs2))  # Sortie : {'bleu', 'rouge'}

Flux de contrôle

Instructions conditionnelles

Les instructions conditionnelles en Python sont utilisées pour prendre des décisions en fonction de certaines conditions. L'instruction conditionnelle la plus courante est l'instruction if-elif-else. Voici un exemple :

age = 25
if age < 18:
    print("Vous êtes mineur.")
elif age < 65:
    print("Vous êtes adulte.")
else:
    print("Vous êtes senior.")

Boucles

Les boucles en Python sont utilisées pour exécuter de manière répétée un bloc de code. Les deux types de boucles les plus courants sont les boucles for et while. Voici un exemple de chaque :

# Boucle for
fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Boucle while
compteur = 0
while compteur < 5:
    print(compteur)
    compteur += 1

Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui effectuent une tâche spécifique. Elles peuvent prendre des arguments et renvoyer des valeurs. Voici un exemple :

def saluer(nom):
    """
    Salue la personne avec le nom donné.
    """
    print(f"Bonjour, {nom} !")
 
saluer("Alice")  # Sortie : Bonjour, Alice !

Modules et packages

La bibliothèque standard de Python fournit une large gamme de modules que vous pouvez utiliser dans vos programmes. Vous pouvez également créer vos propres modules et packages pour organiser votre code. Voici un exemple d'utilisation du module math :

import math
 
# Utilisation des fonctions du module math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # Sortie : 4.0

Entrées/sorties de fichiers

Python fournit des fonctions intégrées pour la lecture à partir de fichiers et l'écriture dans des fichiers. Voici un exemple de lecture à partir d'un fichier et d'écriture dans un fichier :

# Écriture dans un fichier
with open('exemple.txt', 'w') as fichier:
    fichier.write("Ceci est un fichier texte d'exemple.")
 
# Lecture à partir d'un fichier
with open('exemple.txt', 'r') as fichier:
    contenu = fichier.read()
    print(contenu)  # Sortie : Ceci est un fichier texte d'exemple.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris les différentes structures de données en Python, y compris les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles. Vous avez également appris le flux de contrôle, les fonctions, les modules et packages, et les entrées/sorties de fichiers. Ces concepts sont fondamentaux pour écrire des programmes Python efficaces et performants. Avec ces connaissances, vous pouvez maintenant commencer à construire des applications plus complexes et à résoudre des problèmes du monde réel en utilisant Python.

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