Это раздражает то, как Python sqlite3 модуль всегда возвращает список кортежей! Когда я запрашиваю один столбец, я бы предпочел получить простой список.
например. когда я выполняю
SELECT somecol FROM sometable
и вызовите
cursor.fetchall()
он возвращает
[(u'one',), (u'two',), (u'three',)]
но я бы предпочел просто
[u'one', u'two', u'three']
Есть ли способ сделать это?
Вы действительно не хотите этого делать - все, что вы делаете в соответствии с использованием zip или пониманием списка, - это просто циклы процессора и сосать память, не добавляя значительного значения. Вы гораздо лучше обслуживаете только кортежи.
Что касается того, почему он возвращает кортежи, это потому, что для Python DBD API 2.0 требуется от fetchall.
sqlite3.Connection имеет атрибут row_factory.
В документации указано, что:
Вы можете изменить этот атрибут на вызываемый, который принимает курсор и исходную строку как кортеж и вернет строку реального результата. Таким образом, вы можете реализовать более сложные способы возврата результатов, например, вернуть объект, который также может обращаться к столбцам по имени.
Чтобы вернуть список одиночных значений из SELECT, например, id, вы можете назначить лямбда row_factory, которая возвращает первое индексированное значение в каждой строке; например:
import sqlite3 as db
conn = db.connect('my.db')
conn.row_factory = lambda cursor, row: row[0]
c = conn.cursor()
ids = c.execute('SELECT id FROM users').fetchall()
Это дает что-то вроде:
[1, 2, 3, 4, 5, 6] # etc.
data=cursor.fetchall()
COLUMN = 0
column=[elt[COLUMN] for elt in data]
(Мое предыдущее предложение column=zip(*data)[COLUMN] вызывает IndexError, если data - пустой кортеж. Напротив, приведенное выше описание списка просто создает пустой список. В зависимости от вашей ситуации повышение IndexError может предпочтительнее, но я оставлю это вам решать.)
Я использую модуль pandas для работы с табличным содержимым:
df = pd.DataFrame(cursor.fetchall(), columns=['one','two'])
Список значений для столбца "один" просто обозначается как:
df['one'].values
Вы даже можете использовать собственный индекс для привязки данных:
df0 = pd.DataFrame.from_records(cursor.fetchall(), columns=['Time','Serie1','Serie2'],index='Time')
zlist = []
tupls = c.fetchall()
for tup in tupls:
t = str(tup).replace("('","").replace("',)","")
zlist.append(t)
Теперь вам не нужно иметь дело с кортежами, пандами или чем-то из вышеперечисленного, которое не сработало.
укажите случай, когда cursor.fetchall() возвращает пустой список:
try:
columnlist = list(zip(*cursor.fetchall())[COLUMN_INDEX])
except IndexError:
columnlist = []