Python3.5列表索引快捷键及DataFrame列名提取简便方法问询

一、Python 3.5里列表索引的快捷操作 #

首先得明确：Python语言本身并没有专门的“列表索引快捷键”，但如果是指快速操作列表元素的语法/写法，或者交互式环境里的便捷操作，我给你整理几个实用的：

• 如果是在IPython/Jupyter这类交互式环境里，直接写列表名[索引]就是最快的访问方式，比如my_list[0]取第一个元素，my_list[-1]取最后一个元素（这个负索引的写法超实用！）
• 切片语法是批量提取元素的快捷方式：my_list[1:3]取第2到第3个元素，my_list[:]复制整个列表，my_list[::2]隔一个取元素
• 如果是编辑器里的快捷键，那要看你用的工具，比如VS Code里用Ctrl+Space补全列表名，PyCharm里有代码生成的快捷方式，但这不是Python语言层面的哦

二、提取游标列名的简便方法（当然能用zip()！） #

你原来的写法确实有点繁琐，针对cursor.description的结构，我们有好几种简洁的方式提取列名，包括用zip()的实现：

方法1：最直观的列表推导 #

直接遍历cursor.description里的每个元组，取第一个元素（也就是列名）：

import pandas as pd

columns = [col[0] for col in cursor.description]
frame = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

这个写法比你用range(len(...))的方式清爽太多，直接遍历元素而不是索引，更符合Python的风格。

方法2：用zip()实现的极简写法 #

完全可以用zip()！这里的技巧是用解包操作*配合zip()：

columns = next(zip(*cursor.description))
frame = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

给你拆解一下这个写法的逻辑：

• *cursor.description把cursor.description里的每个元组都拆成独立的参数传给zip()，相当于zip(('a', ...), ('b', ...), ('c', ...), ...)
• zip()会把所有元组的对应位置元素打包，第一个打包结果就是所有列名组成的元组
• next()取出这个zip迭代器的第一个元素（也就是列名元组），pandas的DataFrame接受元组作为columns参数，完全没问题

方法3：用map()的简洁写法 #

如果你喜欢用map()，也可以这样写：

columns = list(map(lambda x: x[0], cursor.description))
frame = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

这几种方法里，方法1和方法2都是非常推荐的，尤其是方法2，用zip()的写法既简洁又Pythonic，代码量最少。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yannis Yuan