python 导到excel超出size

根据引用\[1\]中的描述，您在使用Python的pandas库导出Excel表时遇到了数据量过大的问题。您尝试了修改引擎为openpyxl，但仍然抛出异常。由于单个Excel文件有输出长度限制，您尝试将文件格式修改为csv来解决问题。最后，您总结了对于数据量很大的Excel导出，可以尝试进行数据SQL的改写，过滤不必要的业务数据，或者将数据分成多个Excel文件导出，或者临时使用csv文件导出。

根据引用\[2\]中的描述，另一个Python开发人员遇到了类似的问题。他在处理一个包含200万条记录的Excel文件时，遇到了Excel加载不完全的问题。他使用Python的pandas库将数据导出到SQLite数据库进行了探索。这个开发人员还提到了在处理大型CSV文件时可能遇到的内存错误问题。

综上所述，当您在Python中导出Excel时遇到超出大小限制的问题时，可以考虑以下解决方案：
1. 尝试使用不同的引擎，如openpyxl，来导出Excel文件。
2. 将数据进行SQL改写，过滤不必要的业务数据，或者将数据分成多个Excel文件导出。
3. 临时使用CSV文件导出，CSV文件可以支持大文件。
4. 如果可能，考虑使用其他工具或库来处理大型数据集，如SQLite数据库。

希望这些解决方案对您有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python pandas导excel数据量太大报错问题](https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/125065604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python使用故事之 超过 Excel文件大小限制时推荐使用 SQLite](https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/124098042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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