如何用Python Pandas将Excel数据转为按分类分组的字典格式？

需求说明 #

现有如下Excel数据：

Category  Item
  old       apple
  new       mango
  old       grape
  new       ginger

需要用Python Pandas将其转换为指定格式的字典，最终目标输出有两种：

1. 基础目标：

{'old': ['apple', 'grape'], 'new': ['mango', 'ginger']}

2. 调整后目标：

{'Skills': {'old': ['apple', 'grape'], 'new': ['mango', 'ginger']}}

原代码及问题 #

使用参考代码运行后，重复分类下的内容被覆盖，仅保留最后一条数据：

原代码 #

import pandas as pd

df = pd.read_excel("Skills.xlsx", index_col=0)
df = df.where(pd.notnull(df), None)

print(df.to_dict())

错误输出 #

{'Skills': {'old': 'grape', 'new': 'ginger'}}

修改后的代码及解释 #

实现调整后目标的代码 #

import pandas as pd

# 读取Excel，不提前设置索引避免数据覆盖
df = pd.read_excel("Skills.xlsx")
# 按Category分组，将同分类下的Item聚合为列表
grouped_data = df.groupby('Category')['Item'].apply(list)
# 转换为嵌套字典并添加外层Skills键
result = {'Skills': grouped_data.to_dict()}

print(result)

代码说明 #

• 读取文件时不设置index_col=0，防止重复的Category值被覆盖；
• groupby('Category')['Item'].apply(list)实现将同一分类下的所有Item合并为列表；
• 最后通过to_dict()转换为字典，再在外层包裹'Skills'键，得到目标格式。

运行结果 #

{'Skills': {'old': ['apple', 'grape'], 'new': ['mango', 'ginger']}}

实现基础目标的代码 #

如果不需要外层'Skills'键，直接取分组后的字典即可：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("Skills.xlsx")
grouped_data = df.groupby('Category')['Item'].apply(list)
result = grouped_data.to_dict()

print(result)

运行结果 #

{'old': ['apple', 'grape'], 'new': ['mango', 'ginger']}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ramu Sompalli