pandas读取表格文件过慢

最新推荐文章于 2025-07-02 09:30:18 发布
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博客介绍了一种数据处理方法，将Excel文件转化为Pickle文件，转化后直接读取Pickle文件，能显著提升读取速度，这在信息技术的数据处理场景中十分实用。

把excel转化成pickle，然后直接读取pickle文件就会很快

Python办公自动化—pandas读取Excel进行插入列、修改列的类型，apply函数与字典结合匹配等操作+完整代码
weixin_42636075的博客
06-19 808
Python办公自动化—pandas读取Excel进行插入列、修改列的类型，apply函数与字典结合匹配等操作
java使用poi+python的pandas实现导入excel表格中的数据到数据库
m0_59505149的博客
06-21 1279
1.解析行的时候从第二行开始解析，因为第一行是表头不需要解析 2.解析列的时候也是从第二列开始解析，第一列的id不需要解析，我们插入的时候如果是mysql的话可以设置自增，如果是oracle可以通过触发器在插入数据时后生成我们需要的id 3.对于excel表格中使用科学计数法的列，我们需要在解析的时候进行处理，这里我们处理了number列，以免插入数据库中的数据是2E+08这种格式的。
xlwings、openpyxl和pandas读取Excel文件速度比较
hnmerry的博客
12-04 1629
对于需要快速处理大型Excel文件的场景，pandas高效的读取速度和强大的数据处理功能是首选，openpyxl处理数据的速度与pandas稍逊色，但在Excel文件结构时表现出色。测试结果表明，在大型Excel文件的读取速度上，pandas表现最佳，openpyxl次之，而xlwings则相对较慢。经过三轮测试，我们得出了以下数据：在读取4万余条记录的情况下，xlwings平均耗时377.99秒，openpyxl平均耗时17.41秒，而pandas仅需10.19秒。# 读取原始表格数据。
python pandas excel 慢,如何在pandas中使用read_excel提高进程速度？
weixin_42489104的博客
03-25 7168
无需猜测即可阅读所有工作表对pd.read_excel使用sheetname = None参数.这将把所有工作表读入数据帧的字典中.例如：dfs = pd.read_excel('file.xlsx', sheetname=None)# access 'Sheet1' worksheetres = dfs['Sheet1']限制行数或列数您可以使用parse_cols和skip_footer参数来...
Python解决读取excel数据慢的问题
weixin_44369119的博客
01-31 5191
Python解决excel读取数据慢的方法！
python pandas excel 慢_使用Python、Pandas和openpyx时，小Excel电子表格加载速度非常慢...
weixin_39590601的博客
02-09 1039
我有一个程序，它从Excel电子表格(一个小的表格：大约10张表格，每张表格约100个单元格)中读取一些数据，进行一些计算，然后将输出写入电子表格中的单元格。在程序运行得很快，直到我修改后把它的输出写入与读取输入相同的Excel文件。以前我生成一个新的电子表格，然后手动将输出复制到原始文件中。在修改之后，脚本的运行时间从几秒钟跳到大约7分钟。我运行cProfile进行调查，得到以下输出，按累计运行...
【Python办公】读取Excel太慢？你可能没加这个参数吧！
最新发布
weixin_42636075的博客
07-02 1114
这篇博客介绍了如何利用openpyxl的read_only参数高效读取大型Excel文件。文章通过性能测试对比了普通模式与只读模式的差异，结果显示只读模式能显著提升读取速度（可达90%以上）。作者详细解释了只读模式的原理（内存优化、跳过格式解析、流式读取），并列举了相应的使用限制（如不能修改数据或获取格式信息）。最后提供了实际应用场景示例，包括数据导入清洗和数据分析等。该技巧特别适合处理大数据量的Excel文件，能有效提升Python办公自动化效率。
pandas操作excel
qq_45488501的博客
12-29 865
通过以上内容，你可以全面掌握Pandas操作Excel的各种方法，无论是简单的数据读取和写入，还是复杂的数据清洗、分析和处理，Pandas都能成为你高效处理Excel数据的得力工具。pivot_table = pd.pivot_table(df, index='列1', values=['列2', '列3'], aggfunc='mean')df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列3'])使用merge()方法按指定列合并两个DataFrame。
python学习之路--pandas读写文件
03-24 1196
上一期对于pandas的数据结构以及基本的增查删改进行了简单的介绍，这一期接着利用pandas进行读写文件。 1.读取文件 利用pandas读取文件主要用到的函数是read_xx()，读取后数据结构为dataframe，接下来对read_xx()进行一一讲解。 1.1 excel文件 pd.read_excel()可以用来读取excel文件，主要涉及到的参数有： (1)sheet_nam...
Pandas解析xlsx过慢
04-21
### 提升Pandas读取大型XLSX文件性能的方法 #### 使用更高效的库替代`read_excel` 由于Excel文件的复杂性和格式特性，其读写速度通常较慢。可以考虑使用其他更快的工具来加载数据并将其转换为DataFrame对象。例如，...
python panda excel_Python Pandas操作Excel
weixin_35278121的博客
01-28 313
Python Pandas操作Excel前情提要本章使用的 Python3.6 Pandas==0.25.3项目中需要用到excel的文件字段太多 考虑到后续字段命名的变动以及中文/英文/日文...等多国语言的校验操作麻烦 后改进的操作方式Pandas中文文档# 安装pandas# -i https://pypi.douban.com/simple/ 国内镜像加速pip insatll panda...
python panda读取excel_python – 更快速地将Excel文件读取到pandas数据帧
weixin_39945795的博客
11-24 235
我有一个14MB Excel file with five worksheets,我正在阅读Pandas数据帧,虽然下面的代码有效,但需要9分钟！有没有人有加快速度的建议？import pandas as pddef OTT_read(xl,site_name):df = pd.read_excel(xl.io,site_name,skiprows=2,parse_dates=0,index_co...
#python#pandas# 读取很大的xlsx效率速度太慢
kk120120的博客
03-12 5680
#python#pandas# 读取很大的xlsx效率速度太慢 2022 3月遇到这个问题，一般每个月的数据一个文件，大约130Mb 左右。 用于测试的典型文件 584k lines x 15 cols xlsx 文件 127 Mb, 数据都在 Sheet1. 14 columns 文本格式 和 1 column uint32. 因为xlsx 文件是 合作伙伴从他们的数据库系统导出的，我这是第三手拿到数据了。也很难去要求他们导出为csv. xlsx 好像还不是标准的 office xlsx，office
python pandas excel 慢_python使用pandas处理excel的方法
weixin_39561431的博客
02-02 3651
python使用pandas处理excel的方法一、配置环境1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块，安装命令是：pip install xlrd2、安装pandas模块还需要一定的编码环境，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。3、开始安装pandas，安装命令是：pip install pandas二、pandas操作Excel表单注意：...
Pandas处理数据太慢，来试试Polars吧！
张俊红的个人博客
06-17 430
很多人在学习数据分析的时候，肯定都会用到Pandas这个库，非常的实用！从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。Pandas最初发布于2008年，使用Python、Cython和C编写的。是一个超级强大、快速和易于使用的Python库，用于数据分析和处理。当然Pandas也是有不足...
Python自动化测试-使用Pandas来高效处理测试数据
weixin_30568591的博客
05-30 457
一、思考 1.Pandas是什么？ 功能极其强大的数据分析库 可以高效地操作各种数据集 csv格式的文件 Excel文件 HTML文件 XML格式的文件 JSON格式的文件 数据库操作 2.经典面试题 通过面试题引出主题，读者可以思考，如果你遇到这题，该如何解答呢？ 二、使用pandas来操作Excel文件 1.安装 a.通过Pypi来安装 pip install pandas...
300万条Excel数据，读取起来非常慢，我如果开其他的程序，还会保内存不足。。...
pdcfighting的博客
10-21 967
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤朱雀桥边野草花，乌衣巷口夕阳斜。大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问一下，我现在有5个excel用pandas数据，这5个excel加起来数据大概有300万条，读取起来非常慢，我如果开其他的程序...
pandas 读取excel和csv表格数据常见问题及解决
风暴之灵得博客
09-03 5845
pandasrw库有效提升了pandas 读取excel和csv表格性能和易用性，大大方便了新手的使用，可以有效解决下列问题。pandasrw的名称是pandas read和write的缩写，目前支持excel、csv和pickle文件的读写。本库与pandas高度兼容读取的文件生成pandas的DataFrame，后续各种操作与pandas相同。通过pip进行安装在python中导入包。
如何使用 Python 读取数据量庞大的 excel 文件
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
09-30 3784
通过上述几种方法，可以大幅优化使用 Python 读取大型 Excel 文件的性能。openpyxl适用于灵活处理.xlsx文件，pyxlsb则是处理.xlsb文件的利器，而使用dask可以分块读取并行处理大数据集。此外，如果可以转换文件格式，使用.csv是提升读取速度的有效途径。不同的方案适用于不同的场景，开发者可以根据具体需求选择最合适的解决方案。例如，当文件格式无法改变时，openpyxl结合pandas是一个相对平衡的选择，而在文件格式灵活的情况下，将.xlsx转为.csv并使用。
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