我需要将数据从csv文件或Excel工作表（带有行和列）加载到二维python字典中。例如，如果excel工作表中的数据如下所示：
name age gender location
1 Jim 18 male China
2 Ross 18 male China
3 Cara 19 female Japan
4 Ted 18 male China
然后输出的python dict应该看起来像这样：
data = {
1: {'name': 'Jim', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'},
2: {'name': 'Ross', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'},
3: {'name': 'Cara', 'age': 19, 'gender': 'female', 'location': 'Japan'},
4: {'name': 'Ted', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'}
}
您可以看到在此二维字典中有很多重复的信息（对于真实数据，它具有相同的条件），因此我想到了一个开发具有共享内存的新字典的想法。具体来说，在上面的示例中，我希望我的二维字典仅保存{'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'}跨多个行的一个副本（这些行不需要相邻）。如果调用data[1]['age']和data[2]['age']，它应该在相同的提取的小型共享字典中进行查找。
我已经阅读了python dict的源代码，并且我知道python dict仅保存指向键和值的指针（通常对于小int和string对象，不同的指针可能指向同一对象）。因此，当我只想保存一个副本时，就是一个指针的副本。
关于如何设计此字典的任何想法？非常感谢！！！
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对不起，我忘了提。此二维字典中的数据将是只读的。
我猜您在问有关数据压缩解决方案的问题，该解决方案应同时考虑内存大小和引用的使用。最小的内存占用量通常属于一个整数，该整数应至少与内存引用一样小，因此，我会尝试将所有内容映射为整数，除非它不太方便。而且，列表比字典小，并且可以直接快速索引。
这是一个可能引发一些想法的替代实现：
import sys
data = {
1: {'name': 'Jim', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'},
2: {'name': 'Ross', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'},
3: {'name': 'Cara', 'age': 19, 'gender': 'female', 'location': 'Japan'},
4: {'name': 'Ted', 'age': 18, 'gender': 'male', 'location': 'China'}
}
In [43]: sys.getsizeof(data)
Out[43]: 280 # bytes
data_list = [
('Jim', 18, 0, 'CH'), # 'CH' => 'China'
('Ross', 18, 0, 'CH'), # 0 => Female, 1 => Male
('Cara', 19, 1, 'JP'), # 'JP' => 'Japan'
('Ted', 18, 0, 'CH')
]
In [44]: sys.getsizeof(data_list)
Out[44]: 104 # bytes
_name, _age, _gender, _location = 0, 1, 2, 3
In [45]: data_list[2][_age] # access as 2D array instead of 2-level dict
Out[45]: 19
上面的解决方案会稍慢一些，但是对于大型字符串会产生一些好处。除非每条记录开始变长，否则使用引用可能不会为您节省任何费用。最后，如果将所有值替换为整数而不是字符串名称和国家/地区代码，则将使用Python列表进行大量压缩。
如果您真的想选择能够提供最佳压缩效果的数字代码，请查看霍夫曼编码，例如，该网站：http : //www.geeksforgeeks.org/greedy-algorithms-set-3-huffman-coding
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