大数据量下数据帧到列表的高效转换

Question

我有下面的代码读入csv文件（到dataset数据帧）并将其转换成一个列表（到transactions列表），由apriori算法处理。你知道吗

import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('datasetFile.csv')
transactions = []
num_rows = 8000
num_cols = 20
for i in range(0, num_rows):
    transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, num_cols)])

.csv文件的格式为8000行，一行最多包含20个产品：

bread, butter
bread, milk, eggs, fruit
milk
eggs, milk, bread

上面的python代码适用于这个小数据集。但是，我当前的数据集有大约30万行和300列。如何改进这段python代码以将大型数据帧转换为列表？你知道吗

Answer 1

我认为需要筛选值，转换为numpy数组，然后再列出：

transactions = dataset.iloc[:num_rows, :num_cols].astype(str).values.tolist()