如何使用Python的Pandas从Excel数据生成嵌套字典

需求目标 #

需要将Excel表格数据转换为如下结构的嵌套字典：

dict_mainmenu_items = {
    "id": {"lbl101":"file", "lbl102":"accounts", "lbl103":"inventory", "lbl104":"manufacture"},
    "english": {"lbl101":"File", "lbl102":"Accounts", "lbl103":"Inventory", "lbl104":"Manufacture"},
    "tamil": {"lbl101":"tamil_file", "lbl102":"tamil_accounts", "lbl103":"tamil_inventory", "lbl104":"tamil_manu"},
    "hindi": {"lbl101":"hindi_file", "lbl102":"hindi_accounts", "lbl103":"hindi_inventory", "lbl104":"hindi_manuf"}
}

现有尝试代码 #

使用Pandas读取Excel并转换字典的代码如下：

import pandas as pd

file_path = r'C:/Users/Asus/Desktop/Documents/pyhton_dict_example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
df.set_index('lbl_name',inplace=True)

print(df.to_dict(orient='index'))

当前输出结果 #

运行上述代码后得到的字典结构与需求不符，输出为：

{
    'lbl101': {'id': 'file', 'english': 'File', 'tamil': 'tamil_file', 'hindi': 'Hindi_File'},
    'lbl102': {'id': 'accounts', 'english': 'Accounts', 'tamil': 'tamil_accounts', 'hindi': 'Hindi_Accounts'},
    'lbl103': {'id': 'inventory', 'english': 'Inventory', 'tamil': 'tamil_inventory', 'hindi': 'Hindi_Inventory'},
    'lbl104': {'id': 'manufacture', 'english': 'Manufacture', 'tamil': 'tamil_manuf', 'hindi': 'Hindi_Manufacture'}
}

Excel表格数据 #

原始Excel表格内容如下：

解决方案 #

问题出在orient='index'的使用逻辑上：它会将行索引（lbl_name）作为外层字典的键，而我们需要把列名（id、english等）作为外层键。只需先对DataFrame进行转置，再转换为字典即可得到目标结构，调整后的代码如下：

import pandas as pd

file_path = r'C:/Users/Asus/Desktop/Documents/pyhton_dict_example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
df.set_index('lbl_name', inplace=True)
# 转置DataFrame后生成目标结构字典
dict_mainmenu_items = df.T.to_dict(orient='index')
print(dict_mainmenu_items)

运行这段代码后，就能得到与需求完全一致的嵌套字典结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bala