Вернуть список из значений столбца в кадре данных

Question

Привет, сообщество переполнения стека!

Используя Python, я хотел бы создать функцию, которая принимает строку, а затем возвращает новый столбец, содержащий список со значениями из каждого столбца в этой строке. Вот мой пример -

+--------+--------+-------+
| first  | second | third |
+--------+--------+-------+
| monkey | banana | time  |
| banana | monkey | time  |
| time   | monkey | time  |
+--------+--------+-------+

Я бы хотел вернуть:

+--------+--------+-------+----------------------------+
| first  | second | third |            list            |
+--------+--------+-------+----------------------------+
| monkey | banana | time  | ['monkey','banana','time'] |
| banana | monkey | time  | ['banana','monkey','time'] |
| time   | monkey | time  | ['time','monkey','time']   |
+--------+--------+-------+----------------------------+

Я пробовал эту функцию (для фрейма данных с 14 столбцами), но она сработала. не работает:

def return_list_for_importance_rank(row):
        row_list = []
        my_list = [row.first, row.second, row.third, row.fourth, row.fifth, row.sixth, row.seventh, row.eighth, row.ninth, row.tenth, row.eleventh, row.twelfth, row.thirteenth, row.fourteenth]
        row_list.append(my_list)
        return row_list

importance_rank["full"] = df.apply(lambda x: return_list_for_importance_rank(x),axis=1)

Что вернуло это:

<bound method NDFrame.first of first         None\nsecond        None\nthird         None\nfourth        None\nfifth         None\nsixth         None\nseventh       None\neighth        None\nninth         None\ntenth         None\neleventh      None\ntwelfth       None\nthirteenth    None\nfourteenth    None\nfull          None\n

В столбце «Полный» каждой строки.

Answer 1

Попробуйте:

df['list'] = df.to_numpy().tolist()

Вывод:

    first  second third                    list
0  monkey  banana  time  [monkey, banana, time]
1  banana  monkey  time  [banana, monkey, time]
2    time  monkey  time    [time, monkey, time]