如何在一列上原地执行tolist()而不删除其他列，python pandas

在Python的pandas库中，DataFrame提供了tolist()方法，可以将DataFrame的某一列转化为列表形式。如果你想在一列上原地执行tolist()操作，而不删除其他列，可以使用以下方式：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 原地执行tolist()操作
df['A'] = df['A'].tolist()

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中，我们创建了一个DataFrame df，包含3列（A、B、C）。然后，通过df['A'].tolist()将列'A'转换为列表，并将结果赋值回列'A'，实现了在一列上原地执行tolist()操作。

需要注意的是，这个方法仅仅适用于DataFrame的某一列，如果你想同时在多列上执行tolist()操作，可以将多列先选择出来，然后进行操作。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 原地执行tolist()操作
df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: x.tolist())

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中，我们选择了列'A'和列'B'，然后通过apply()函数和lambda表达式将这两列转换为列表，并将结果赋值回原来的列，实现了在多列上原地执行tolist()操作。

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