首先创建一个示例Excel文件example.xlsx,其中包含以下数据:
Name | Age | Gender |
---|---|---|
Alice | 28 | Female |
Bob | 35 | Male |
Charlie | 42 | Male |
Dave | 29 | Male |
Eve | 31 | Female |
安装
pip install pandas
pip install xlrd
pip install openpyxl
方法一:使用Pandas库
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使用Pandas库来读取Excel文件并将其转换为字典格式。这是最简单和最常用的方法。
import pandas as pd # 读取Excel文件 excel_file = 'example.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' # 使用Pandas读取Excel文件 data_frame = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) # 将数据转换为字典格式 data_dict = data_frame.to_dict(orient='records') print(data_dict)
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输出结果:
[{'Name': 'Alice', 'Age': 28, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31, 'Gender': 'Female'}]
方法二:使用xlrd库
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示例代码
import xlrd # 读取Excel文件 excel_file = 'example.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' # 使用xlrd读取Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook(excel_file) sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name) # 将数据转换为字典格式 data_dict = [] for row in range(1, sheet.nrows): row_data = { } for col in range(sheet.ncols): cell_value = sheet.cell_value(row, col) row_data[sheet.cell_value(0, col)] = cell_value data_dict.append(row_data) print(data_dict)
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输出结果:
[{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]
方法三:使用openpyxl库
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示例代码
from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件 excel_file = 'example.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' # 使用openpyxl读取Excel文件 workbook = load_workbook(filename=excel_file) worksheet = workbook[sheet_name] # 将数据转换为字典格式 data_dict = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_col=worksheet.max_column, values_only=True): row_data = { } for i, value in enumerate(row): row_data[worksheet.cell(row=1, column=i+1).value] = value data_dict.append(row_data) print(data_dict)
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输出结果:
[{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]
总结
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可以看出使用Pandas库的方法最为简单,而使用xlrd和openpyxl库则需要手动处理每一行的数据。
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需要注意的是,以上示例代码仅适用于Excel文件中只有一个工作表的情况。如果Excel文件中有多个工作表,需要指定要读取的工作表。
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如果需要处理大量的Excel文件,建议使用Pandas库,因为它能够自动处理大部分数据类型,并且具有优秀的性能。如果只需要处理少量的Excel文件,可以考虑使用xlrd或openpyxl库。