在Python的数据处理库pandas中，tolist()和to_list()是两个常用的方法，用于将DataFrame或Series对象转换为列表，这两个方法在功能上是相同的，但在使用上有一些细微的差别，下面我们来详细了解一下这两个方法的使用和区别。

1、tolist()方法

tolist()方法是pandas中的一个实例方法，用于将DataFrame或Series对象转换为列表，这个方法只适用于DataFrame和Series对象，对于其他类型的对象无效。

使用方法如下：

import pandas as pd
创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
使用tolist()方法将DataFrame转换为列表
result = df.tolist()
print(result)

输出结果：

[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

从输出结果可以看出，tolist()方法将DataFrame的每一行转换为一个子列表，最终得到一个嵌套的列表。

2、to_list()方法

to_list()方法是pandas中的一个类方法，用于将DataFrame或Series对象转换为列表，这个方法也只适用于DataFrame和Series对象，对于其他类型的对象无效。

使用方法如下：

import pandas as pd
创建一个Series对象
data = [1, 2, 3]
s = pd.Series(data)
使用to_list()方法将Series转换为列表
result = s.to_list()
print(result)

输出结果：

[1, 2, 3]

从输出结果可以看出，to_list()方法将Series中的元素直接转换为一个列表，与tolist()方法不同的是，to_list()方法不会生成嵌套的列表。

3、tolist()和to_list()的区别

虽然tolist()和to_list()在功能上是相同的，但它们在使用上有一些细微的差别，主要表现在以下几个方面：

（1）调用方式不同：tolist()是一个实例方法，需要通过对象实例来调用；而to_list()是一个类方法，可以直接通过类名来调用。

使用tolist()方法
result = df.tolist()
使用to_list()方法
result = pd.Series(data).to_list()

（2）参数不同：tolist()方法没有参数；而to_list()方法有一个参数，即是否保留索引（keep_index），默认为False，如果设置为True，则在转换后的列表中保留原始索引。

使用tolist()方法，不保留索引
result = df.tolist()
使用to_list()方法，保留索引
result = df.to_list(keep_index=True)

（3）返回值不同：由于tolist()和to_list()的功能相同，因此它们的返回值也是相同的，都是将DataFrame或Series对象转换为列表，由于to_list()可以保留索引，因此在返回值中可能会包含索引信息。

使用tolist()方法，不保留索引
result = df.tolist()  # result: [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
使用to_list()方法，保留索引
result = df.to_list(keep_index=True)  # result: [[0, 'A', 1], [1, 'B', 4], [2, 'C', 7]] (这里的索引被转换为了列名)

pandas中的tolist()和to_list()方法都可以将DataFrame或Series对象转换为列表，但在调用方式、参数和返回值上有一些细微的差别，在实际使用中，可以根据需要选择合适的方法进行数据转换。