python中我的r={'A'{'B':12}}代码实现取出A，B，12存进表格中

在Python中，你提供的`r={'A':{'B':12}}`是一个字典嵌套结构，表示一个键值对，其中'A'是外层字典的键，它的值又是一个字典，'B'是这个内部字典的键，对应的值是12。

如果你想将'A', 'B', 和12分别存入一个表格（这里假设是指pandas DataFrame），可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 创建字典数据
data = {'Key': ['A'], 'Nested_Key': ['B'], 'Value': [12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 如果需要完整的嵌套字典转换成DataFrame，可以这样做：
# 将嵌套字典转为列表
nested_dict_list = [{'A': {'B': value}} for value in r.values()]
# 然后逐层提取并创建DataFrame
flat_df = pd.concat([pd.json_normalize(d) for d in nested_dict_list], ignore_index=True)

上述代码首先将数据拆分成两部分，然后将外部字典的值作为单独的数据项，形成一个新的DataFrame。如果你只是简单地想要提取'A', 'B', 和12三个元素，那么最初的DataFrame `df`就已经满足需求了。

相关问题

比较A表格W列的值和B表格O列的值，如果值一样，则把A表R列的值对应赋值给B表K列，python完整代码，使用openpyxl

下面是使用 openpyxl 库来实现你所要求的功能的 Python 代码：

import openpyxl

# 打开 A 表
a_workbook = openpyxl.load_workbook('A.xlsx')
a_sheet = a_workbook.active

# 打开 B 表
b_workbook = openpyxl.load_workbook('B.xlsx')
b_sheet = b_workbook.active

# 遍历 A 表的 W 列
for row in a_sheet['W']:
    # 获取 A 表的 W 列的值
    a_value = row.value
    # 遍历 B 表的 O 列
    for b_row in b_sheet['O']:
        # 获取 B 表的 O 列的值
        b_value = b_row.value
        # 如果 A 表的 W 列的值和 B 表的 O 列的值一样
        if a_value == b_value:
            # 获取 A 表的 R 列的值
            r_value = a_sheet.cell(row=row.row, column=18).value
            # 赋值给 B 表的 K 列
            b_sheet.cell(row=b_row.row, column=11).value = r_value

# 保存 B 表
b_workbook.save('B.xlsx')

在这段代码中，我们首先使用 openpyxl 库的 `load_workbook` 函数打开了 A 表和 B 表，然后使用 `active` 属性获取了 A 表和 B 表的工作表。

然后，我们使用一个循环遍历了 A 表的 W 列，每次遍历取出一个单元格的值，并使用另一个循环遍历 B 表的 O 列。当 A 表的 W 列的值和 B 表的 O 列的值相同时，我们使用 `cell` 函数获取 A 表的 R 列的值，并使用同样的函数将这个值赋值给 B 表的 K 列。