如何提取DataFrame列名及对应序号生成参考对照表

以下操作基于pandas库完成，全程无需循环遍历，700余列的场景下无性能压力：

• 操作1：提取全部列名为列表
  直接调用DataFrame自带的columns属性转列表即可，输出列表的顺序和原表列顺序完全一致：

# 假设你的原始DataFrame变量名为df
col_name_list = df.columns.tolist()

如果需要快速验证结果，可以打印前若干个元素查看：print(col_name_list[:10])

• 操作2：创建列名+对应列序号的参考表
  直接构造新的DataFrame存储映射关系即可，默认列序号和pandas内部索引规则一致从0开始，如果习惯日常计数从1开始，调整序号初始值即可：

# 生成列序号-列名映射参考表
col_reference_df = pd.DataFrame({
    "列序号": range(len(df.columns)),  # 需要从1开始计数就改为range(1, len(df.columns)+1)
    "列名": df.columns
})

如果需要把参考表存到本地随时查阅，可以直接导出为通用格式文件，无需每次跑代码重新生成：

# 导出为csv文件，使用utf-8-sig编码避免中文乱码
col_reference_df.to_csv("列名参考表.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
# 需要导出为Excel的话，提前安装openpyxl库后执行下方代码即可
# col_reference_df.to_excel("列名参考表.xlsx", index=False)

实用技巧：后续如果需要快速查询某个列名对应的位置，直接执行col_name_list.index("待查询的列名")就能返回对应序号，不需要手动翻表查找。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sharmili Balarajah