Python读取Excel表格数据并以字典dict格式存储

  有时我们需要将一个 Excel表格文件 中的全部或一部分数据 导入到Python中 ，并将其通过 字典格式 来存储；那么如何实现上述 *** 作呢？

  我们以如下所示的一个表格（ .xlsx 格式）作为简单的示例。其中，表格共有两列，第一列为 学号 ，第二列为 姓名 ，且每一行的 学号 都不重复；同时表格的第一行为表头。

  假设我们需要将第一列的 学号 数据作为字典的 键 ，而第二列 姓名 数据作为字典的 值 。

  首先，导入必要的库。

  随后，列出需要转换为字典格式数据的Excel文件的路径与名称，以及数据开头所在行、数据的总行数。在这里，由于第一行是表头，因此开头所在行 look_up_table_row_start 就是 2 ；同时这个表格共有32位同学的信息，因此总行数 look_up_table_row_number 就是 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。

  至此，大功告成啦~我们来看一看 name_number_dict 此时的状态：

  其中， Key 就是原本Excel中的 学号 ， Value （就是右侧的马赛克区域）就是原本Excel中的 姓名 ；还可以从上图的标题中看到，这个字典共有32个 elements ，也就是对应着原本Excel中32位同学的信息。

直接读取value写入csv文件，

import csv

f = open('file.csv','a',newline='')

w = writer(f)

w.writerow(dict(key))

打开csv文件另存为excel.

如果是很多个字典组成的列表，形式像[{a:1,b:2,c:3},……{a:4,b:5,c:6}],就可以用pandas来进行处理，存储为excel, 表头为a,b,c

dict_l = [{a:1,b:2,c:3},……{a:4,b:5,c:6}]

from pandas import DataFrame as DF

df = DF(dict_l)

df.to_csv(filename)

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