如何优化这个过程，使其能处理大量数据？

优化处理大量数据的过程，特别是当涉及到Excel文件时，可以采取以下策略：

1. **内存管理**：
- 如果数据过大无法一次性读入内存，可以采用分块读取的方式，例如使用`read_excel()`的`chunksize`参数，一次读取一部分数据，然后逐块处理和写入CSV。

   chunk_size = 1000  # 根据内存大小调整
   for chunk in pd.read_excel('广州地铁POI.xlsx', chunksize=chunk_size):
       process_chunk(chunk)

2. **使用并行处理**：
- 可以利用`multiprocessing`或多线程库来并发处理多个站点的数据，加快整体速度。

3. **数据库操作**：
- 如果数据持久化和频繁访问，考虑将数据迁移到数据库，如SQLite、MySQL或PostgreSQL等，通过SQL查询直接获取所需数据，避免反复读取Excel文件。

4. **缓存技术**：
- 对于常用的数据，可以考虑使用Redis或其他内存数据库缓存，减少对原始Excel文件的读取次数。

5. **优化查询性能**：
- 在查询上下客流数据时，尽量使用索引加速查找，特别是在大数据表中。

6. **数据清洗和预处理**：
- 提前清理无关列和处理缺失值，减少不必要的计算。

7. **数据分析工具**：
- 如果条件允许，使用更专业的数据分析工具（如SQL、Hadoop、Spark等）进行批量处理，这些工具通常有更好的性能。

通过上述优化，可以大大提高处理大规模数据的速度和效率。记得在实际操作时根据硬件资源和数据特性进行调整。