pandas将excel表第一行作为key，后续对应行为value,组成字典列表

可以使用`pandas`库中的`read_excel()`方法读取Excel表格，并指定`header=0`选项将第一行作为列名。然后，使用`to_dict()`方法将DataFrame对象转换为字典列表。示例如下：

假设我们有一个Excel表格`example.xlsx`，其中第一行为列名，后面的行为数据，如下所示：

| Name | Age | Gender | Score |
| ---- | --- | ------ | ----- |
| Tom | 23 | M | 85 |
| Jack | 25 | M | 90 |
| Lily | 22 | F | 95 |

下面是将其转换为字典列表的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格，指定第一行为列名
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=0)

# 将DataFrame对象转换为字典列表
result = df.to_dict('records')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

[{'Name': 'Tom', 'Age': 23, 'Gender': 'M', 'Score': 85}, {'Name': 'Jack', 'Age': 25, 'Gender': 'M', 'Score': 90}, {'Name': 'Lily', 'Age': 22, 'Gender': 'F', 'Score': 95}]

可以看到，转换后得到一个包含3个字典的列表，每个字典的键值对对应了Excel表格中的一行数据。其中，字典的键为Excel表格中的列名，值为对应的单元格数据。