【pandas】怎么把Excel中的第一行和其他行字段变成字典形式

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def pd_excel_to_list(file_name):
    """
    用pandas读取excel文件，结合numpy将数据转为list
    :param file_name: 传入文件的路径
    :return: [[], [] ,[]], 类似[['列1', '列2', '列3'], ['2行.1', '2行.2', '2行.3'], ['3行.1', '3行.2', '3行.3']]
    """
    df = pd.read_excel(file_name, index=True, header=None)
    df = df.fillna('')  # 将表格的nan填充为''
    np_data = np.array(df)  # pd.values.tolist()只能转换到值，用np将所有的tolist
    data_list = np_data.tolist()

    return data_list

def pd_excel_to_list_of_dict(path):
    """
    将excel表格的数据转为字典
        - 第一行作为key
        - 第二行与key对应的值作为value
        - 直到N行，没有数据
    :param path: excel 表格的路径
    :return: 类似[{'列1': '2行.1', '列2': '2行.2', '列3': '2行.3'}, {'列1': '3行.1', '列2': '3行.2', '列3': '3行.3'}]
    """
    # 读取Excel文件，默认读取第一个sheet
    df = pd.read_excel(path)

    # 替换Excel表格内的空单元格，否则在下一步处理中将会报错
    df.fillna("")

    # 调用pd_excel函数，读取的数据转为list
    d_list = pd_excel_to_list(path)

    # for循环，将表格数据转为字典
    df_list = []
    for i in df.index.values:
        # loc为按列名索引，iloc为按位置索引，使用的是 [[行号], [列名]]
        df_line = df.loc[i, d_list[0]].to_dict()  # d_list[0]填入的是第一列的key
        # 将每一行转换成字典后添加到列表
        df_list.append(df_line)

    return df_list