Python dataframe指定列顺序输出 + 列数据转化成字符 + 数据框转化成列表

参考：

(3条消息)pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列 - quintind的专栏 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/quintind/article/details/79691574

（1）创建数据框：

import pandas as pd
grades = [48,99,75,80,42,80,72,68,36,78]
df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)],
'Gender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],'ExamYear': ['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],'Class': ['algebra', 'stats', 'bio', 'algebra', 'algebra', 'stats', 'stats', 'algebra', 'bio', 'bio'],'Participated': ['yes','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','yes','yes'],'Passed': ['yes' if x > 50 else 'no' for x in grades],
'Employed': [True,True,True,False,False,False,False,True,True,False],'Grade': grades})
print(df)

输出：

（2）整理按指定列输出

代码：

col = ['Grade','Passed','ID','Class','Gender','Participated','Employed','ExamYear']
df=df.ix[:,cols]

输出：

(3) 数据框转化成列表

方法一：

借助数组

import numpy as np
df = np.arrary(df)
df1 = df.tolist()

方法二：

df1 = (df.values).tolist()

输出结果：

（4）数据框中某一列的值转化为字符串

df2 = (df.values).tostring()
df3 = (df['ID'].values).tostring()

输出:

不懂为啥是这个样子

希望的样子：

代码：

df4 = tuple(df['ID'])
df5 = str(df4)

输出：

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https://blog.csdn.net/quintind/article/details/79691574

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