使用python将两个excel表中的所有数据读入sys_module_dict = { 'sys_DD_in':{} , 'sys_DD_out': {} , } 字典中

可以使用Python的pandas库来读取Excel表格中的数据，并将其存储到字典中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df_in = pd.read_excel('path/to/excel1.xlsx')
df_out = pd.read_excel('path/to/excel2.xlsx')

# 将数据存储到字典中
sys_module_dict = {
    'sys_DD_in': df_in.to_dict(orient='records'),
    'sys_DD_out': df_out.to_dict(orient='records')
}

在上面的代码中，我们首先使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel表格中的数据，然后使用`to_dict()`函数将其转换为字典格式，并将其存储到`sys_module_dict`字典中。注意，我们使用`orient='records'`参数来指定将每一行数据转换为字典格式。

相关问题

使用python将两个excel表中的所有数据读入sys_module_dict = { 'sys_DD_in':{} , 'sys_DD_out': {} , } 中

可以使用Python中的pandas库进行读取和合并两个Excel表格中的数据。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

# 合并数据
df = pd.concat([df1, df2], sort=False)

# 将数据存入字典
sys_module_dict = {
    'sys_DD_in': df[df['In/Out'] == 'In'].to_dict(orient='records'),
    'sys_DD_out': df[df['In/Out'] == 'Out'].to_dict(orient='records')
}

在这里，我们首先使用pandas库中的read_excel方法读取了两个Excel表格中的数据。然后，我们使用concat方法将两个数据框合并为一个。最后，我们使用to_dict方法将数据框转换为字典，并将其存入sys_module_dict中。请注意，我们根据In/Out列中的值将数据分为了两组，分别存储在sys_DD_in和sys_DD_out中。

使用python分别将两个excel表中的所有数据读入sys_module_dict = { 'sys_DD_in':{} , 'sys_DD_out': {} , } 中

假设我们有两个 Excel 文件 'sys_DD_in.xlsx' 和 'sys_DD_out.xlsx'，并且这两个文件都有一个名为 'Sheet1' 的工作表，每一行都包含两列数据：第一列是键，第二列是值。那么以下是读取这两个文件并将其存储到字典中的代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典来存储数据
sys_module_dict = {'sys_DD_in': {}, 'sys_DD_out': {}}

# 读取 'sys_DD_in.xlsx' 中的数据
df_in = pd.read_excel('sys_DD_in.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None, names=['key', 'value'])
for index, row in df_in.iterrows():
    sys_module_dict['sys_DD_in'][row['key']] = row['value']

# 读取 'sys_DD_out.xlsx' 中的数据
df_out = pd.read_excel('sys_DD_out.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None, names=['key', 'value'])
for index, row in df_out.iterrows():
    sys_module_dict['sys_DD_out'][row['key']] = row['value']

在这个例子中，我们使用了 Pandas 库来读取 Excel 文件。`pd.read_excel()` 函数可以读取 Excel 文件中的数据并将其转换为 Pandas DataFrame 对象。我们使用 `iterrows()` 方法来逐行遍历 DataFrame，然后将每一行的键值对存储到字典中。