python中pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件，持续读秒

如果你使用的是`pandas`库中的`read_excel`函数来读取Excel文件，那么读取时会自动将文件加载到内存中，如果文件过大，可能会导致读取时间过长的情况。在读取文件时可以通过设置`chunksize`参数来控制每次读取的数据块大小，从而减少读取时间。具体操作如下：

import pandas as pd

# 设置每次读取的数据块大小为1000行
chunksize = 1000

# 逐块读取Excel文件
for df in pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', chunksize=chunksize):
    # 处理每个数据块
    pass

# 读取完成
print('读取完成')

在上面的示例中，我们通过设置`chunksize`参数为1000，将Excel文件分成多个数据块逐块读取，可以降低读取时间。在读取每个数据块时，我们可以在`for`循环中处理每个数据块。

需要注意的是，当使用`chunksize`参数时，`pd.read_excel`函数返回的是一个迭代器，不能直接用于创建`DataFrame`对象，需要在迭代器中处理每个数据块。