Python如何读写超大型excel文件

处理超大型Excel文件时，可以使用Python的pandas和openpyxl库。

1. 使用pandas读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('large_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. 使用openpyxl读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('large_excel_file.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']

在读取Excel文件时，可以使用参数进行优化，例如：

- `usecols`参数：指定读取的列，可以只读取需要的数据，避免读取全部数据造成的内存占用过大。

df = pd.read_excel('large_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')

- `chunksize`参数：分块读取，适用于数据集非常大的情况。

for chunk in pd.read_excel('large_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', chunksize=1000):
    process(chunk)

3. 写入Excel文件也可以使用pandas和openpyxl。

使用pandas写入Excel文件：

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

使用openpyxl写入Excel文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建Workbook对象
wb = Workbook()

# 创建Worksheet对象
ws = wb.active

# 写入数据
ws.cell(row=1, column=1, value='Hello, world!')

# 保存文件
wb.save('output.xlsx')

如果需要写入大量数据，建议使用openpyxl，它的写入速度更快。