如何用高效将excel表读入字典？

Question

excel表中数据是这样的：
姓名 科目 分数
张三 语文 89
张三 数学 90
李四 数学 84
王五 英语 78
读完后的结果：dict= {'张三':{‘语文’:89,'数学':90},'李四':{'数学':84},'王五':{'英语':78}}
我原来是用openpyxl实现的，每一行逐一读取ABC3个列，然后用setdefault追加。但这个库跑起来太慢了，表格很大的时候（比如100万行），整个读完得半个小时。我了解到pandas和xlrd等库效率比较高，但不知道如何实现，向大家请教。

Answer 1

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx")

# 创建一个空字典
result_dict = {}

# 在DataFrame对象上进行迭代
for index, row in df.iterrows():

    # 从当前行获取姓名，科目和分数数据
    name, subject, score = row["姓名"], row["科目"], row["分数"]

    # 按需创建新字典
    if name not in result_dict:
        result_dict[name] = {}

    # 在新字典中保存分数
    result_dict[name][subject] = score

# 输出转换后的字典
print(result_dict)