pandas和openpyxl处理WPS的excel哪个更快

`pandas` 和 `openpyxl` 都是 Python 中用于处理 Excel 文件的强大库，但它们各有优缺点。`pandas` 是基于数据分析的库，而 `openpyxl` 主要专注于读写Excel文件，特别是xlsx/xlsm格式。

如果你需要高效地进行数据操作（如数据清洗、合并、分组等），`pandas` 可能会更合适，因为它设计为处理大型数据集并且优化了性能。然而，`openpyxl` 在处理大型或复杂的工作簿时可能更快，因为它不需要加载整个数据集到内存，而是按需读取和写入。

对于 WPS 的 Excel 文件，由于格式兼容性问题，通常情况下它们与标准的 `.xlsx` 或 `.xls` 格式略有差异。如果 WPS 工作簿与标准格式非常接近，`openpyxl` 应该能够处理。但如果存在不常见的格式或自定义功能，可能需要额外的适配才能确保正确解析。

至于速度方面，这取决于具体的数据量、工作负载以及文件的具体结构。为了测试它们在特定情况下的性能，你可以编写一段代码分别使用这两个库读取和处理一个小片段的 WPS Excel 文件，然后比较执行时间。例如：

import time
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 用法示例
start = time.time()
df_pandas = pd.read_excel('wps_file.xlsx')
end_pandas = time.time()

start = time.time()
wb = load_workbook(filename='wps_file.xlsx')
sheet = wb.active
data_openpyxl = [row for row in sheet.iter_rows()]
end_openpyxl = time.time()

print(f"Pandas execution time: {end_pandas - start} seconds")
print(f"OpenPyXL execution time: {end_openpyxl - start} seconds")

# 如果时间差显著，说明某一种库的速度更快