python pandas 分组转成字典

可以使用 `groupby` 方法将数据按照某一列分组，然后使用 `to_dict` 方法将分组后的数据转化为字典。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 按照 group 列分组，并将 value 列转化为字典
result = df.groupby('group')['value'].apply(list).to_dict()

print(result)  # 输出 {'A': [1, 3, 5], 'B': [2, 4, 6]}

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据 `df`，包含两列数据：`group` 和 `value`。然后使用 `groupby` 方法将数据按照 `group` 列进行分组，然后使用 `to_dict` 方法将每个分组中的 `value` 列转化为字典。最终输出的结果是一个字典，其中每个键对应一个分组，每个值对应该分组中的 `value` 列数据。

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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)