data_dict.append(dict(zip(headers, row))) data_dicts[sheet_name] = data_dict 四、处理大数据量的Excel文件 当Excel文件数据量较大时,读取和处理速度可能会成为瓶颈。可以考虑以下方法优化: 1、pandas优化读取速度 使用chunksize参数分块读取: df_chunks = pd.read_excel('data.xlsx', chunksize=10000) dat...
data_dict.append(dict(zip(headers, row))) print(data_dict) 三、使用xlrd库 xlrd是一个专门用于读取Excel文件的Python库,支持xls和xlsx格式。与pandas和openpyxl相比,xlrd更轻量级,适合只需要简单读取Excel文件的场景。 安装xlrd库 可以使用pip命令安装xlrd库: pip install xlrd 读取Excel文件 使用xlrd库中的open_...
importpandasaspddefread_excel_to_dict(file_path):df=pd.read_excel(file_path)returndf.to_dict(orient='records') 1. 2. 3. 4. 5. 通过对比不同代码段,我们可以清楚看到实现细节的不同: -def read_excel(file_path):-data = pd.read_excel(file_path)-return data.to_dict()+def read_excel_t...
1look_up_table_path='F:/学习/2020-2021-2/形势与政策（二）/论文与学习心得/01_学习心得/Name_Number.xlsx'2look_up_table_row_start=23look_up_table_row_number=32 接下来，我们就可以直接依次读取Excel表格文件中的数据，并将其导入到字典格式的变量name_number_dict中。1name_number_dict={}2...
方法一:利用利用xlrd读取excel文件 其实整个过程比较简单,利用xlrd读取excel文件,再把读取到的数据转换为dict即可。 1.安装 xlrd pip install xlrd 2.读取文件,并进行格式转换 导入的excel表格的格式是这样的: 解析后的格式为: [{'编号': 1, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2...
importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 2. 3. 4. 3. 将DataFrame转换成字典 接下来,我们可以将DataFrame对象转换成字典。可以将DataFrame的列名作为字典的键,每一行的数据作为字典的值。 #将DataFrame转换成字典data_dict=df.to_dict(orient='records') ...
python Excel解析成Dict格式 #-*- coding: utf-8 -*-importos#存放配置文件目录filePath = os.path.join(os.path.dirname(__file__),'pyConfig')#文件名fileName ="pyInfo.txt"## 解析Excel### NoneclassReadPySlx():## 初始化#@parma beginLine 数据从哪一行开始有效#@parma fileName 目标文件名##...
在这段代码中,excel_to_dict函数接受一个Excel文件路径作为参数,并返回一个包含所有行数据的字典列表。每个字典的键是列标题,值是对应的单元格内容。 请确保你已经安装了pandas库和openpyxl库(用于读取.xlsx文件)。你可以使用以下命令来安装它们: bash pip install pandas openpyxl 这样,你就可以将Excel文件成功转换...
# 读取Excel数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #将"A"列和"B"列数据转换成字典 mapping = dict(zip(df['A'], df['B'])) 其中,pandas是Python中一个常用的数据处理库,用于读取和处理数据。上述代码中,read_excel()函数用于读取Excel文件数据,并将其转换成一个DataFrame对象。然后,使用zip()函数将...