Python读取Excel非常慢，应该如何优化？

Python读取Excel文件时常常遇到性能不理想的情况,特别是在处理较大的Excel文件时。这里总结了几点优化措施,帮助提高Python读取Excel的效率。

1. Python的Excel处理包主要依赖第三方库,效率会略低于R内置的Excel处理功能。可以尝试以下优化措施:
- 使用openpyxl而不是xlrd,openpyxl是目前性能最优的Excel处理库。
- 安装Cython,并重新编译openpyxl,可以显著提高性能。
- 注意使用reads_excel()而不是read_excel()方法。

2. Excel文件太大,占用内存过多。可以尝试:
- 指定nrows参数只读取文件的部分行
- 使用chunksize参数分块读取Excel,释放内存
- 将Excel进行分sheet存储,按sheet逐个读取

3. I/O读写速度慢。可以尝试:
- 将Excel文件放在SSD而非HDD,提高读写速度
- 减少文件读取次数,可以先加载到内存/数据库中
- 检查其他I/O相关设置,如buffer size等

4. 不必要的数据处理。可以尝试:
- 仅读取实际需要的列,省略无关列
- 避免重复读取/计算相同数据
- vector化运算而不是for循环

除此之外,也可以尝试其他一些优化措施:
- 升级Python版本,新版本的性能更优
- 使用多线程读取Excel
- C/C++扩展替代Python实现热点逻辑