panda读取大型excel文件出现卡顿

当使用Pandas读取大型Excel文件时，可能会遇到卡顿的问题，这是因为Pandas默认将整个Excel文件加载到内存中，对于大型文件来说，内存消耗会很大，导致卡顿。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 分块读取：使用`pd.read_excel()`的`chunksize`参数，将数据分成较小的块进行逐块读取。这样可以降低内存消耗并提高读取效率。示例代码如下：

chunk_size = 1000
for chunk in pd.read_excel('file.xlsx', chunksize=chunk_size):
    # 处理每个块的数据
    process_chunk(chunk)

2. 选择性读取：通过指定`usecols`参数，只读取需要的列，而不是读取整个文件。这样可以减少内存使用量。示例代码如下：

columns = ['column1', 'column2', 'column3']
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=columns)

3. 使用迭代器：使用`pd.ExcelFile`创建Excel文件对象，并使用`parse`方法逐个解析工作表。这样可以避免一次性加载整个文件到内存中。示例代码如下：

excel_file = pd.ExcelFile('file.xlsx')
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = excel_file.parse(sheet_name)
    # 处理每个工作表的数据
    process_sheet(df)

这些方法可以帮助你在读取大型Excel文件时减少卡顿问题。根据你的具体需求选择适合的方法，并根据实际情况调整参数以提高性能。