如何加速pandas读取excel的速度

为了加速Pandas读取Excel文件的速度，可以尝试以下几个策略：

1. **chunksize**：使用`read_excel`函数的`chunksize`参数，将大文件分割成小块逐块读取，然后合并结果。这样可以减少内存占用，并提高处理速度。例如：

   import pandas as pd
   chunksize = 10000
   chunks = []
   for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize):
       # 对每个chunk进行操作...
       chunks.append(chunk)
   df = pd.concat(chunks)

2. **引擎选择**：指定`engine`参数，有时`openpyxl`引擎比默认的`xlrd`更快，特别是对于大型xlsx文件。例如：

   pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')

3. **内存优化**：如果数据量非常大，考虑是否真的需要所有数据一次性加载到内存。如果是滚动查看或分析的数据，可以选择只加载部分行，比如使用`head()`或`tail()`。

4. **列选择**：仅读取所需的列，而不是整个DataFrame。这会显著减少内存使用并加快读取速度。

5. **关闭日期解析**：如果你确定Excel文件中的日期不是按照标准格式存储的，可以设置`parse_dates=False`来避免解析过程带来的额外开销。

6. **使用Dask DataFrame**：如果数据过大，Pandas无法胜任，可以考虑使用Dask DataFrame，它可以在分布式环境下并行处理大数据。