将CSV/Excel中的多个表转换为字典或Python中的Dataframe

将CSV/Excel中的多个表转换为字典或Python中的Dataframe可以通过使用pandas库来实现。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件，或者使用read_excel()函数读取Excel文件：

data = pd.read_csv('filename.csv')  # 读取CSV文件
# 或者
data = pd.read_excel('filename.xlsx')  # 读取Excel文件

如果CSV/Excel文件中包含多个表，可以使用sheet_name参数指定要读取的表格名称或索引。例如，要读取第一个表格，可以使用以下代码：

data = pd.read_csv('filename.csv', sheet_name=0)  # 读取第一个表格
# 或者
data = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 读取名为'Sheet1'的表格

将读取的数据转换为字典，可以使用pandas的to_dict()函数。可以选择将每个表格转换为一个字典，或者将整个文件转换为一个字典，其中每个表格的名称作为字典的键。

# 将每个表格转换为一个字典
dict_data = {}
for sheet_name, sheet_data in data.items():
    dict_data[sheet_name] = sheet_data.to_dict()

# 将整个文件转换为一个字典
dict_data = data.to_dict()

如果要将数据转换为Python中的Dataframe对象，可以直接使用pandas的DataFrame()函数。

# 将每个表格转换为一个Dataframe
df_data = {}
for sheet_name, sheet_data in data.items():
    df_data[sheet_name] = pd.DataFrame(sheet_data)

# 将整个文件转换为一个Dataframe
df_data = pd.DataFrame(data)

这样，你就可以将CSV/Excel中的多个表格转换为字典或Python中的Dataframe了。

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