一个选项是读取带有Pandas的excel文件。
您可以使用pandas.DataFrame.groupby()，然后使用apply获得groupby的结果list，最后使用pandas.Series.to_dict()。

import pandas as pd
file_path = "Book1.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path)
# >>> df
#   table_name column_name
# 0    players        name
# 1    players      height
# 2    players         age
# 3      teams        name
# 4      teams        city
# 5      teams       owner

dct = df.groupby('table_name')['column_name'].apply(list).to_dict()

# dct -> {'players': ['name', 'height', 'age'], 'teams': ['name', 'city', 'owner']}

# For converting the above 'dict', you can use the below 'list comprehension':
lst_dct = [{k:v} for k,v in dct.items()]

print(lst_dct)

输出：

[{'players': ['name', 'height', 'age']}, {'teams': ['name', 'city', 'owner']}]

啊谢谢我'mahdi，我实际上没有看到你的答案，我的答案实际上是非常接近你的，只是张贴它只是以防万一有一个字典的所有表减去列表的需要.但刚才看到你也包括了，以及：）.很高兴我们在这里得出了相同的结论，Pandas是一个很好的图书馆使用.

import pandas

def excel_to_dict():
   csvFile = pandas.read_csv('qv_columns.csv')
   tables_grouped = csvFile.groupby('TABLE_NAME'). 
   ['COLUMN_NAME'].agg(list)
   tables_dict = tables_grouped.to_dict()
   print(tables_dict)