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。

相关问题

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)

pandas读取excel单元格数据

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了一种简单的方式来读取Excel文件中的数据。你可以使用pandas的`read_excel()`函数来完成这个任务。以下是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 如果你的Excel文件名为"data.xlsx"，并且数据在第一个工作表上
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 如果数据在特定的工作表中，可以指定sheet_name参数
df_specific_sheet = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 如果需要使用别名引用工作表，可以传递一个字典
workbook_dict = {"Sheet1": "First Sheet", "Sheet2": "Second Sheet"}
df_from_dict = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=workbook_dict)

# 默认情况下，`read_excel`会将第一列作为索引，如果不需要，可以设置index_col=None
df_no_index = pd.read_excel("data.xlsx", index_col=None)