如果Excel文件很大，上述代码是否会有性能问题？如果有，怎么优化？

如果Excel文件非常大，逐行读取并处理数据可能会导致性能问题，因为一次性加载整个文件可能会占用大量内存，并可能导致程序运行缓慢或甚至崩溃。对于大数据量的情况，我们可以考虑以下几种优化策略：

1. **分块读取** (Chunking): 使用`pandas`的`read_excel`函数的`chunksize`参数，将大文件分成多个较小的数据块，逐块处理，而不是一次性加载所有数据。

import pandas as pd

chunk_size = 10000  # 或者自定义合适的大小
for chunk in pd.read_excel('大型文件.xlsx', chunksize=chunk_size):
    # 对每个数据块进行操作

2. **延迟加载** (Lazy Loading): 使用`dask`这样的库可以进行分布式计算，它可以在后台异步加载数据，只在需要时才计算。

import dask.dataframe as dd

ddf = dd.read_excel('大型文件.xlsx')
# 只在对特定列或范围做操作时才实际加载数据
result = ddf[...].compute()

3. **减少不必要的运算**: 针对大数据，只对真正需要分析的部分进行计算，避免冗余的操作。

4. **数据库连接**: 如果可能，将数据转换成数据库表的形式，利用数据库提供的查询功能，可以更高效地处理大规模数据。

5. **硬件升级**: 提高机器的内存容量或使用更快的处理器也能提升处理能力。

总之，针对大文件，关键在于合理管理和利用资源，尽可能减少内存负担，提高数据处理效率。