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。

相关问题

pandas读取excel指定数据

Pandas 是 Python 中的一个强大的数据分析和操作库，它提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构，专为处理结构化（表格、多维、异质）和时间序列数据而设计。使用 Pandas 可以很方便地读取和处理 Excel 文件中的数据。

要读取 Excel 文件中的指定数据，可以使用 `pandas.read_excel()` 函数。这个函数允许你通过参数指定从特定的 sheet、范围、列名等方式读取数据。以下是几种常见的使用场景：

1. 读取特定的 sheet:

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的第二个 sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=1)

2. 读取指定的列:

# 读取 Excel 文件中名为 'Data' 的 sheet，并只加载 'Column1' 和 'Column2' 这两列
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Data', usecols=['Column1', 'Column2'])

3. 读取指定范围的数据:

# 读取 Excel 文件中名为 'Data' 的 sheet，并只加载第 A1 到 C5 的单元格区域
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Data', usecols='A:C', skiprows=0, nrows=5)

4. 使用列名或者索引作为 header:

# 使用第一行作为列名（header），如果第一行不是列名则设置 header=None
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Data', header=0)

5. 读取多个 sheets 到字典:

# 读取名为 'Sheet1' 和 'Sheet2' 的两个 sheets 到一个字典中
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

使用这些参数，你可以灵活地从 Excel 文件中读取指定的部分数据，进而进行进一步的分析和处理。

pandas读取excel文件参数

pandas读取excel文件的参数有以下几个：

- `io`：文件名、URL或类文件对象，支持的文件格式包括xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods、odt、htm、html。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引。默认值是0，即第一个工作表。
- `header`：指定表头所在行数，默认为0，表示第一行为表头。如果没有表头，则设置为None。
- `names`：用于替换表头的列表，如果header=None，则需要设置。
- `index_col`：用作行索引的列编号或列名，如果不需要行索引，则设置为None。
- `usecols`：需要读取的列，可以是列编号或列名称。默认为None，表示读取所有列。
- `dtype`：指定列的数据类型。如果不指定，则会自动推断数据类型。
- `na_values`：指定要识别为缺失值的值。
- `skiprows`：跳过指定的行数。
- `nrows`：读取的行数。
- `skipfooter`：从文件底部跳过指定行数。
- `engine`：指定使用的解析引擎，可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'，默认为'xlrd'。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=[0, 1, 2], dtype=str)