pandas读取excel转字典

可以使用pandas库中的read_excel()函数读取Excel表格，并使用to_dict()函数将其转换为字典。具体步骤如下：

1.首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2.导入pandas库并读取Excel表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')

其中，'example.xlsx'为Excel表格的文件路径。

3.使用to_dict()函数将DataFrame对象转换为字典：

result = df.to_dict(orient='records')

其中，orient参数指定了字典的排列方式，'records'表示每一行数据转换为一个字典，最终结果为一个字典列表。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
result = df.to_dict(orient='records')
print(result)

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Pandas 读取excel数据组成字典列表

可以使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，并将每行数据转换为字典，最后将字典组成列表。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将每行数据转换为字典，并组成列表
data_list = []
for index, row in df.iterrows():
    data_list.append(dict(row))

print(data_list)

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的文件名，`df.iterrows()` 返回每行数据的索引和值组成的元组，`dict(row)` 将一行数据转换为字典。最终得到的 `data_list` 是由每行数据组成的字典列表。

pandas读取excel多列数据储存为字典

在Pandas库中，你可以使用`read_excel()`函数从Excel文件中读取数据，如果需要将多列数据存储为字典，通常会先通过指定特定的列名列表来选择需要的数据。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为'data.xlsx'的Excel文件，包含'Column1', 'Column2', 和 'Column3'三列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

# 将DataFrame转换为字典，其中每一行对应一个键值对，键是行索引，值是列对应的数据
data_dict = df.to_dict(orient='records')

# 现在data_dict是一个列表，每个元素都是一个字典，如：
# data_dict[0] = {'Column1': value1, 'Column2': value2, 'Column3': value3}

在这个例子中，`orient='records'`参数告诉pandas按照记录（即每一行）的方式创建字典。如果你想要每个键对应的值是整个列而不是单个元素，可以使用`orient='index'`。