在Python字典中存储电子表格的列

我在Excel文件中存储了一个表，如下所示：

Species Garden Hedgerow Parkland Pasture Woodland Blackbird 47 10 40 2 2 Chaffinch 19 3 5 0 2 Great Tit 50 0 10 7 0 House Sparrow 46 16 8 4 0 Robin 9 3 0 0 2 Song Thrush 4 0 6 0 0 很明显，

headers

是一个存储列标题的简单列表，

sdata

包含表数据，存储为列表列表。以下是它们的外观：

标题：

[u'Species', u'Garden', u'Hedgerow', u'Parkland', u'Pasture', u'Woodland']

sdata：

[[u'Blackbird', 47.0, 10.0, 40.0, 2.0, 2.0], [u'Chaffinch', 19.0, 3.0, 5.0, 0.0, 2.0], [u'Great Tit', 50.0, 0.0, 10.0, 7.0, 0.0], [u'House Sparrow', 46.0, 16.0, 8.0, 4.0, 0.0], [u'Robin', 9.0, 3.0, 0.0, 0.0, 2.0], [u'Song Thrush', 4.0, 0.0, 6.0, 0.0, 0.0]]

但我想将这些数据存储到Python字典中，每列作为包含每列所有值的列表的键。例如（仅显示部分数据以节省空间）：

所以，我的问题是：我如何才能做到这一点？我知道我可以像上面的代码片段那样按列而不是按行读取数据，但我不知道如何将列存储在字典中

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提前感谢您提供的任何帮助。

一旦您有了专栏，就相当容易了：

dict(zip(headers, sdata))

实际上，在您的示例中，

sdata

可能是行数据，即使如此，这仍然相当简单，您也可以使用

zip

转换表：

dict(zip(headers, zip(*sdata)))

这两个选项中的一个是您所要求的。

1。XLRD

我强烈推荐使用库中的defaultdict。每个键的值将以默认值启动，在本例中为空列表。 我并没有在那个里放那个么多异常捕获，您可能希望根据您的用例添加异常检测

import xlrd
import sys
from collections import defaultdict
result = defaultdict(list)
workbook = xlrd.open_workbook("/Users/datafireball/Desktop/stackoverflow.xlsx")
worksheet = workbook.sheet_by_name(workbook.sheet_names()[0])

headers = worksheet.row(0)
for index in range(worksheet.nrows)[1:]:
    try:
        for header, col in zip(headers, worksheet.row(index)):
            result[header.value].append(col.value)
    except:
        print sys.exc_info()

print result

输出：

defaultdict(<type 'list'>, 
{u'Garden': [47.0, 19.0, 50.0, 46.0, 9.0, 4.0], 
u'Parkland': [40.0, 5.0, 10.0, 8.0, 0.0, 6.0], 
u'Woodland': [2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0], 
u'Hedgerow': [10.0, 3.0, 0.0, 16.0, 3.0, 0.0], 
u'Pasture': [2.0, 0.0, 7.0, 4.0, 0.0, 0.0], 
u'Species': [u'Blackbird', u'Chaffinch', u'Great Tit', u'House Sparrow', u'Robin', u'Song Thrush']})

u'Species', u'Garden', u'Hedgerow', u'Parkland', u'Pasture', u'Woodland']
{u'Garden': [47.0, 19.0, 50.0, 46.0, 9.0, 4.0], u'Hedgerow': [10.0, 3.0, 0.0, 16.0, 3.0, 0.0], u'Pasture': [2.0, 0.0, 7.0, 4.0, 0.0, 0.0], u'Parkland': [40.0, 5.0, 10.0, 8.0, 0.0, 6.0], u'Woodland': [2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0], u'Species': [u'Blackbird', u'Chaffinch', u'Great Tit', u'House Sparrow', u'Robin', u'Song Thrush']}

您无法想象使用dataframe可以获得多大的灵活性

             Species  Garden  Hedgerow  Parkland  Pasture  Woodland
0      Blackbird      47        10        40        2         2
1      Chaffinch      19         3         5        0         2
2      Great Tit      50         0        10        7         0
3  House Sparrow      46        16         8        4         0
4          Robin       9         3         0        0         2
5    Song Thrush       4         0         6        0         0

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如果XLRD不能解决你的问题，考虑一下。其中一个示例视频演示了如何从Excel表格中获取数据并将其导入Pandas dataframe，该dataframe比字典更有用

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如果你真的想要一本字典，熊猫可以很容易地转换成字典，请参阅。

我将为自己的问题提供另一个答案

在我发布我的问题之后，我发现了一个非常小的Python库，它充当其他电子表格处理包（即xlrd和odfpy）的包装器。它有一个很好的todict方法，它完全符合我的要求（即使不需要转置表）

下面是一个使用上述数据的示例：

from pyexcel import SeriesReader
from pyexcel.utils import to_dict

sheet = SeriesReader("Sample.xls")
print sheet.series() #--- just the headers, stored in a list
data = to_dict(sheet)
print data #--- the full dataset, stored in a dictionary

输出：

defaultdict(<type 'list'>, 
{u'Garden': [47.0, 19.0, 50.0, 46.0, 9.0, 4.0], 
u'Parkland': [40.0, 5.0, 10.0, 8.0, 0.0, 6.0], 
u'Woodland': [2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0], 
u'Hedgerow': [10.0, 3.0, 0.0, 16.0, 3.0, 0.0], 
u'Pasture': [2.0, 0.0, 7.0, 4.0, 0.0, 0.0], 
u'Species': [u'Blackbird', u'Chaffinch', u'Great Tit', u'House Sparrow', u'Robin', u'Song Thrush']})

u'Species', u'Garden', u'Hedgerow', u'Parkland', u'Pasture', u'Woodland']
{u'Garden': [47.0, 19.0, 50.0, 46.0, 9.0, 4.0], u'Hedgerow': [10.0, 3.0, 0.0, 16.0, 3.0, 0.0], u'Pasture': [2.0, 0.0, 7.0, 4.0, 0.0, 0.0], u'Parkland': [40.0, 5.0, 10.0, 8.0, 0.0, 6.0], u'Woodland': [2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0], u'Species': [u'Blackbird', u'Chaffinch', u'Great Tit', u'House Sparrow', u'Robin', u'Song Thrush']}

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希望它也有帮助

此脚本允许您将excel数据转换为词汇表列表

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('Sample.xls')
workbook = xlrd.open_workbook('Sample.xls', on_demand = True)
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
first_row = [] # The row where we stock names of columns
for col in range(worksheet.ncols):
    first_row.append( worksheet.cell_value(0,col) )
# tronsform the workbook to a list of dictionnary
data =[]
for row in range(1, worksheet.nrows):
    elm = {}
    for col in range(worksheet.ncols):
        elm[first_row[col]]=worksheet.cell_value(row,col)
    data.append(elm)
print data

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顺便说一句，pandas一次就完成了所有这些，生成了一个dataframe对象，它可以像你的字典一样使用。这将为人们提供一种简单的方法来测试他们的答案：例如，将你拥有的转化为你想要的。谢谢你的建议，Emilio，我会提供。谢谢，我确实知道这可以在熊猫身上实现，但出于几个原因，我正在寻找一个更直接的解决方案（正如你和其他人所提供的！）。

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('Sample.xls')
workbook = xlrd.open_workbook('Sample.xls', on_demand = True)
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
first_row = [] # The row where we stock names of columns
for col in range(worksheet.ncols):
    first_row.append( worksheet.cell_value(0,col) )
# tronsform the workbook to a list of dictionnary
data =[]
for row in range(1, worksheet.nrows):
    elm = {}
    for col in range(worksheet.ncols):
        elm[first_row[col]]=worksheet.cell_value(row,col)
    data.append(elm)
print data