如果Excel文件很大，如何提高排序效率？

当处理大型Excel文件（xlsx）时，确实可能会遇到性能瓶颈。为了提高排序效率，可以考虑以下几种策略：

1. **分块读取** (chunked reading): 使用pandas的`read_excel()`函数的`chunksize`参数，一次加载数据的一部分到内存中进行排序，然后再合并结果。这有助于减少一次性加载整个文件所需的内存。

chunk_size = 100000  # 可调整合适的行数
chunks = []
for chunk in pd.read_excel('big_file.xlsx', chunksize=chunk_size):
    sorted_chunk = chunk.sort_values('column_name')
    chunks.append(sorted_chunk)

# 合并排序后的所有部分
sorted_df = pd.concat(chunks)

2. **选择性排序**: 如果不需要对整个表进行排序，而是只关心特定的子集，那么可以先筛选出这部分数据再进行排序。

3. **使用Cython或者其他优化库**：对于速度敏感的应用，可以尝试使用像NumPy、Cython等底层科学计算库进行加速，它们通常比纯Python更高效。

4. **数据库连接**：如果你的数据存储在数据库中，可以利用数据库本身的优化功能进行排序，比如SQL的`ORDER BY`语句。

5. **硬件升级**：如果以上方法都无法满足需求，可能是时候升级硬件资源了，如增加RAM或使用更快的CPU。

记得每次排序之前尽量减小数据集的大小，以及定期检查是否有不必要的数据转换或计算影响性能。