pandas：xlsxファイルを読んで、column1をキーとして、column2を値として

Question

私はpandasを初めて使っています。私はxlsxファイルを読んで、最初の列をdictのキーに変換し、2番目の列をpandasを使ってdictの値に変換する必要があります。私もヘッダーである最初の行をスキップ/除外する必要があります。

回答hereはpymysqlです。hereはcsvです。私はユーザーpandasに必要です。ここで

は、サンプルのデータが

dict_key dict_value 
key1  str_value1 
key2  str_value2 
key3   None 
key4   int_value3 

私のコード今のところ、以下のようである優れています。

import pandas as pd 

excel_file = "file.xlsx" 
xls = pd.ExcelFile(excel_file) 
df = xls.parse(xls.sheet_names[0], skiprows=1, index_col=None, na_values=['None']) 
data_dict = df.to_dict() 

ただし、キーは列番号で、値はcolumn1データとcolumn2データの両方です。私が持っていると思い何

>>> data_dict 
{u'Chg_Parms': {0: u' key1 ', 1: u' key2 ', 2: u' key3 ', 3: u' key4 ', 4: u' str_value1 ', 
       5: u' str_value2 ', 6: u' Nan ', 6: u' int_value3 '}} 

は、あなたの助けのためNone

data_dict = {'key1': 'str_value1', 'key2': 'str_value2', 'key3': None, 'key4': int_value3} 

おかげで置き換えもNaN column1の値として、キーと列の二つのデータなどのデータとです。

Answer 1

collections.OrderedDictを使用すると、キーを順番に保持できます。最初にpd.read_excelが最初のシートを読み込むことに注意してください。編集：あなたは

import collections as co 
import pandas as pd 

df = pd.read_excel('file.xlsx') 
df = df.where(pd.notnull(df), None) 
od = co.OrderedDict((k.strip().encode('utf8'),v.strip().encode('utf8')) 
        for (k,v) in df.values) 

...あなたが辞書にアイテムをエンコードし、 Noneなど 'None'を評価したいと言う結果：

>>> od 
OrderedDict([(u'key1', u'str_value1'), (u'key2', u'str_value2'), (u'key3', u'None'), (u'key4', u'int_value3')]) 

一般的な注意事項：あなたはあなたの中にUnicode文字として文字列を維持する必要がありますPythonプログラム。

Answer 2

pandas read_excelメソッドを使用すると、Excelファイルをより便利に読むことができます。インデックスであるxlsxの列を定義できるindex_col引数を渡すことができます。

NaNをNoneに変更する方法については、questionで説明しています。 ANSのためのバーニー感謝@

import pandas as pd 

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

print df.to_dict()["dict_value"]