pandas读取文件慢

如果您的数据集非常大，那么 pandas 读取文件可能会变得很慢。以下是一些可能的解决方案：

1. 使用更高效的文件格式：例如，将数据存储为 Parquet 或 Feather 格式，这些格式比 CSV 或 Excel 更快地读取和写入。

2. 只读取需要的列：使用 `usecols` 参数仅读取数据集中必需的列。这将减少内存使用并提高读取速度。

3. 指定数据类型：使用 `dtype` 参数指定每个列的数据类型。这将减少数据类型推断的时间，并提高读取速度。

4. 使用 `read_csv` 的 `chunksize` 参数：将数据分成块，并逐个块读取。这将减少内存使用并提高读取速度。

5. 使用多线程或分布式计算：使用 Dask 或 PySpark 等工具，可以在多个 CPU 或计算机上并行读取数据。这将提高读取速度并减少时间。

相关问题

pandas读取excel很慢

读取Excel文件可能会很慢，尤其是当Excel文件较大时。以下是一些可以加速pandas读取Excel文件的技巧：

1. 选择特定的工作表：如果Excel文件包含多个工作表，可以使用`sheet_name`参数来选择要读取的特定工作表。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')`。

2. 选择特定的列：如果Excel文件包含大量的列，但你只需要其中几列，可以使用`usecols`参数来选择要读取的列。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['col1', 'col2', 'col5'])`。

3. 选择特定的行：如果Excel文件包含大量的行，但你只需要其中几行，可以使用`skiprows`参数来跳过不需要的行。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=[0, 1, 2])`。

4. 使用更快的解析器：pandas默认使用`xlrd`解析器来读取Excel文件，但也可以使用其他更快的解析器。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')`。

5. 减小Excel文件的大小：如果Excel文件太大，可以考虑删除不需要的行或列，或将多个工作表拆分为多个文件。

希望这些技巧能帮助你加速pandas读取Excel文件的速度。

pandas读取数百兆的excel文件，包含百万空白行，读取速度慢，程序卡死则么办

### 回答1：
处理大型Excel文件时，使用Pandas可以极大地提高效率。但是，如果Excel文件太大，可能会导致内存不足或程序卡死。以下是一些可能有用的建议：

1. 使用read_excel()函数时，将参数usecols设置为一个列表，只包含需要读取的列。这可以大大减少内存使用和读取时间。

2. 如果Excel文件包含百万空白行，请在读取文件之前使用Excel软件删除这些空行，这样可以显著减少文件大小和读取时间。

3. 尝试使用chunksize参数来分块读取大型Excel文件。chunksize参数指定每个数据块的行数，可以减少内存使用和提高读取速度。例如：

import pandas as pd

chunksize = 100000  # 每个数据块的行数
for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize):
    # 处理每个数据块

4. 如果以上方法仍然无法解决问题，则可以考虑使用其他工具，如Dask、Modin等，它们可以处理更大的数据集，并且可以自动并行化和优化计算。

### 回答2：
当使用pandas读取数百兆的Excel文件时，可能会遇到处理速度慢以及程序卡死等问题。以下是一些解决这些问题的方法：

1. 去除空白行：可以通过调用pandas的dropna函数来删除Excel文件中的空白行。可以指定具体的列进行删除，以提高读取速度。

2. 逐行读取：如果文件较大且包含大量空白行，可以考虑逐行读取Excel文件，而不是一次性读取整个文件。可以使用pandas的read_excel函数的chunksize参数，将数据分块读取。这种方法可以有效减少内存使用和提高读取速度。

3. 使用openpyxl库：pandas默认使用xlrd库来读取Excel文件，但它在处理大型文件时可能会变得缓慢。可以尝试使用openpyxl库来代替xlrd。在pandas的read_excel函数中指定engine参数为"openpyxl"，以加快读取速度。

4. 插件安装：确保已安装最新版本的pandas、xlrd和openpyxl等相关插件。有时，旧版本可能会导致程序运行缓慢或卡死。

5. 使用其他技术栈：如果以上方法无法解决问题，可以考虑使用其他技术栈来读取大型Excel文件，如使用Python的xlwings库或将Excel文件转换为其他格式（如CSV或SQLite数据库），然后使用合适的工具进行处理。

综上所述，通过去除空白行、逐行读取、使用openpyxl库、更新插件版本或使用其他技术栈等方法，可以提高读取大型Excel文件的速度，避免程序卡死的问题。

### 回答3：
当使用pandas读取数百兆的Excel文件并包含百万空白行时，读取速度慢甚至程序卡死的问题可能出现。以下是解决该问题的几种方法：

1. 使用read_excel的参数skiprows来跳过空白行。通过查看文件并确定空白行的数量，可以将其传递给skiprows参数，以跳过这些行并加快读取速度。

2. 如果文件中有多个工作表，可以使用read_excel的参数sheet_name选择要读取的工作表。指定要读取的特定工作表可以减少读取的数据量，从而提高读取速度。

3. 为了提高读取速度，可以尝试将Excel文件转换为更轻量级的格式，例如CSV。可以使用Excel软件保存为CSV文件后使用pandas的read_csv函数读取数据。由于CSV格式更简单，读取速度通常会更快。

4. 如果以上方法仍不能解决问题，可以考虑使用更强大的工具，如Dask或modin。它们是基于pandas构建的扩展库，可以处理更大的数据集，并在处理过程中提供更高的性能。

5. 在处理大型Excel文件时，将文件分割成更小的块进行处理可能会更有效。可以使用pandas的chunksize参数，将数据分割成适合内存的大小，以避免程序卡死。

无论采用哪种方法，对于处理数百兆的Excel文件，建议确保计算机具备足够的内存和处理能力，以便顺利读取和处理更大的数据集。