pandas读取excel文件 加快速度
时间: 2023-10-27 21:48:45
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以下是几个可以加快 Pandas 读取 Excel 文件速度的方法:
1. 使用 `read_excel` [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)时,指定 `sheet_name` 参数,只读取需要的工作表,而不是加载整个 Excel 文件。
2. 将 `usecols` 参数设置为只包含需要的列,以避免不必要的内存消耗。
3. 如果有日期数据,请使用 `parse_dates` 参数将其解析为 Pandas 的日期时间[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083),而不是默认的[字符串](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)。
4. 如果数据集非常大,请使用 `chunksize` 参数将数据拆分为多个小块进行读取。
5. 如果数据集中有重复值,则可以使用 `drop_duplicates` 方法在读取之前删除它们。
6. 可以使用 `engine` 参数将 `read_excel` [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)的引擎设置为 `openpyxl`,它比默认引擎 `xlrd` 更快。
7. 如果您的 Excel 文件包含多个工作表,请考虑使用 `pd.ExcelFile` 类,它可以在内存中预先加载整个 Excel 文件,并允许您选择要读取的工作表。
8. 如果您的 Excel 文件包含大量格式化的单元格或图表,则可以考虑使用其他库(如 `xlwings` 或 `openpyxl`)来读取和处理这些[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083),并使用 Pandas 将数据转换为 DataFrame。
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pandas如何加快Excel读取速度
Pandas 加快 Excel 读取速度的方法:
1. 使用 read_excel 函数时,指定使用 openpyxl 引擎,如下所示:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')
```