转换数据框中，以列表的列表

Question

我有这样的数据帧：

     value 
time 
2016-12-01 00:00:00   NaN 
2016-12-01 00:01:00   2 
2016-12-01 00:02:00   1 

我想这个数据帧转换成一个列表的列表，喜欢这样的：

[['2016-12-01 00:00:00', NaN],['2016-12-01 00:01:00', 2],['2016-12-01 00:02:00', 1]] 

我试图df.values或df.values.tolist()，并始终接受：

[[ nan] 
[ 2] 
[ 1]] 

Answer 1

如果您致电reset_index恢复索引，然后你可以叫.values.tolist()，以获得期望的结果：

In [117]: 
df.reset_index().values.tolist() 

Out[117]: 

[['2016-12-01 00:00:00', nan], 
['2016-12-01 00:01:00', 2.0], 
['2016-12-01 00:02:00', 1.0]] 

values返回numpy的阵列，这有一个方法tolist()转换成一个列表的列表

Answer 2

需要DataFrame.reset_index第一，DataFrame.values回报numpy array和tolist()其转换为nested list：

print (df.index) 
Index(['2016-12-01 00:00:00', '2016-12-01 00:01:00', '2016-12-01 00:02:00'], 
dtype='object', name='time') 


print (df.reset_index().values.tolist()) 
[['2016-12-01 00:00:00', nan], ['2016-12-01 00:01:00', 2.0], ['2016-12-01 00:02:00', 1.0]] 

但如果DatetimeIndex是必要的转换index至stringastype：

print (df.index) 
DatetimeIndex(['2016-12-01 00:00:00', '2016-12-01 00:01:00', 
       '2016-12-01 00:02:00'], 
       dtype='datetime64[ns]', name='time', freq=None) 

print (df.reset_index().values.tolist()) 
[[Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), nan], 
    [Timestamp('2016-12-01 00:01:00'), 2.0], 
    [Timestamp('2016-12-01 00:02:00'), 1.0]] 

df.index = df.index.astype(str) 
print (df.reset_index().values.tolist()) 
[['2016-12-01 00:00:00', nan], ['2016-12-01 00:01:00', 2.0], ['2016-12-01 00:02:00', 1.0]]