python读取大型excel文件

在Python中，处理大型Excel文件通常会遇到内存限制，因为一次性加载整个文件可能会非常消耗资源。为此，我们可以采用一些策略来有效地读取和操作大型Excel文件：

1. **Pandas库**：使用`pandas.read_excel()`函数读取文件时，可以指定`chunksize`参数，这允许你按块逐行读取数据，而不是一次性加载所有数据。例如：

   import pandas as pd
   chunk_size = 10000  # 设置每个块的大小，如每1万行数据
   chunks = []
   for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunk_size):
       # 处理每个数据块...
       pass

2. **openpyxl库**：如果文件过大，不适合pandas处理，可以使用openpyxl库，它支持迭代器模式，也适用于分块读取：

   from openpyxl import load_workbook
   wb = load_workbook(filename='large_file.xlsx')
   for sheet_name in wb.sheetnames:
       ws = wb[sheet_name]
       for row in ws.iter_rows():
           # 处理每一行...

3. **xlrd/xlwt库**：对于只读需求，xlrd库可以从旧版Excel（.xls）文件中分块读取；如果是写入，XLWT库支持创建大型工作簿。

4. **优化存储格式**：考虑将大型数据转换为CSV或其他更轻量级的格式，或者利用数据库存储部分数据。