pandas读取excel几个G,解决比较慢的方法

Pandas读取Excel文件如果数据量较大，确实可能会因为内存占用和IO操作而较慢。以下是几种可以尝试的方法来优化处理：

1. **分块读取（chunking）**：`pandas.read_excel()`函数有一个`chunksize`参数，可以设置每次读取的数据行数，然后逐块处理，降低一次性加载整个数据的压力。例如：

   chunksize = 10**6  # 每次读取1M行
   for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize):
       # 对每个数据块进行操作

2. **使用`dask`库**：Dask是一个并行计算库，它支持pandas-like API，可以对大文件进行分布式读取。安装`dask[dataframe]`并导入`dd.from_pandas`进行操作。

3. **减少数据类型转换**：避免不必要的数据类型转换，特别是在读取阶段，因为这会增加CPU负载。如果不需要某些列，可以在读取时指定仅选择需要的列。

4. **存储为其他格式**：考虑将Excel文件转换为HDF5、 Feather 或 Parquet等压缩且高效的二进制格式，然后再加载。

5. **硬件优化**：增加内存或使用更快的磁盘I/O（如SSD）也可以提高速度。