Python处理Excel(五):读取Excel中的Int型数

Excel把所有的数字都当作浮点型,xlrd只是单纯的从表格中读取数据,所以读到的数据也一定是浮点型。如果我们实际需要的是一个整数,那么可以使用int()函数处理读取的数据,如果表格中既有浮点数也有整数,

采用下面的程序可以解决这类问题:

if your_number==int(your_number): #checking for the integer:
      int(your_number)      #solving your problem and printing the integer
else:
      your_number          #printing the float if present


采用下面的程序也是可行的:

if your_number % 1 == 0:
         int(your_number)
else:
         your_number



<think>嗯,用户问的是如何提升Python处理Excel文件的效率。这个问题挺常见的,毕竟处理大文件时速度慢、内存占用高是个头疼的问题。首先,我需要回忆一下常见的处理方法,比如Pandas,但大文件的话可能不够高效。用户可能已经知道用Pandas的read_excel,但遇到性能问题,所以需要更优的方案。 首先,用户可能面对的是几百万行的Excel文件,这时候直接Pandas读取会很慢,甚至内存不足。那应该考虑其他库或者方法。比如,openpyxl和xlrd这两个库,但它们在处理数据时可能不够快。有没有更快的替代品?比如,modin?或者转换成其他格式,比如CSV或者Parquet,这样读取更快。但用户可能需要处理的是必须用Excel格式的情况,所以可能需要直接优化读取Excel的方法。 然后,分块读取可能是个办法,Pandas的read_excel有没有chunksize参?或者是不是只能用于CSV?这时候可能需要用openpyxl的只读模式来逐行读取,或者分批次加载。或者,是否可以将Excel文件拆分成多个小文件处理? 另外,数据优化也很重要。比如,在读取时指定列的数据,避免自动推断,减少内存占用。还有,使用更高效的数据,比如category类,或者将字符串转换为更节省内存的类。 还有,使用Excel是否真的必要?可能用户的数据来源必须是Excel,但处理时可以转换成其他格式,比如用CSV或者Feather,处理完再导回Excel。不过这可能增加步骤,用户可能希望直接处理Excel文件。 另一个方向是使用库的效率。比如,Pandas可能在某些情况下不是最快的,有没有其他库,比如Dask或者Vaex,可以处理更大的数据集?或者利用并行处理?比如,modin用Dask或Ray来并行读取数据。 还有,Excel的文件格式,如果是.xlsx,可能需要用不同的引擎。比如,openpyxl处理.xlsx,而xlrd处理.xls。不同的引擎可能有不同的性能表现,或者某些引擎在读取时更高效,比如使用只读模式,或者不加载格式信息。 另外,内存管理方面,及时释放不需要的数据,分块处理,避免一次性加载整个文件。或者,使用迭代器的方式逐行处理,减少内存占用。 还有,是否可以使用Python以外的工具,比如将Excel文件导入数据库,用SQL处理,或者用PySpark处理,但这可能超出了用户当前的技术栈,用户可能希望纯Python的解决方案。 总结下来,可能的优化点包括:使用更高效的库或引擎,分块读取,优化数据,避免不必要的数据加载,使用并行处理,转换文件格式,或者利用Excel自身的优化(比如预计算、减少公式等)。 需要验证一些信息,比如Pandas的read_excel是否支持chunksize,查资料发现其实Pandas的read_excel没有chunksize参,但可以配合openpyxl的read_only模式来逐行读取,或者分批次读取。这时候可能需要手动分块,比如读取一定量的行,处理完后释放内存。 另外,使用pyxlsb库来处理.xlsb格式的Excel文件,这种格式更高效,可能读取更快。如果用户的文件是.xlsb的话,这个库可能有用。 然后,处理后的数据如果不需要所有列,可以在读取时指定usecols参,只加载需要的列,减少内存使用。 还有,处理日期和字符串时,自动推断可能消耗资源,手动指定dtype参,比如将某些列指定为category或整数,避免对象类占用过多内存。 此外,启用openpyxl的只读模式和共享模式,可以加快读取速度,比如设置read_only=True和 data_only=True,避免加载格式信息。 最后,如果可能的话,建议用户将Excel转为CSV或Parquet,处理后再导出,这样处理速度会快很多,但可能不符合用户的实际需求,因为用户可能需要直接处理Excel文件。 可能还需要考虑是否使用缓存,比如将处理后的中间结果保存为临时文件,避免重复处理。 综合这些点,应该分步骤给出建议,从最简单的优化开始,逐步到更复杂的方案,帮助用户逐步提升效率。</think>为了提升Python读取处理Excel文件的效率,可以按照以下步骤进行优化: --- ### **一、选择合适的工具库** #### 1. 优先使用专用高效库 - **`openpyxl` vs `xlrd`** - `.xlsx`文件用`openpyxl`(支持流式读取),`.xls`文件用`xlrd`(注意`xlrd>=2.0`不再支持`.xls`)。 - **`.xlsb`二进制文件** 使用`pyxlsb`库读取,效率更高。 #### 2. 替代Pandas原生方法 - **分块读取(流式处理)** Pandas的`read_excel()`无原生分块功能,但可结合`openpyxl`逐行读取: ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('large_file.xlsx', read_only=True, data_only=True) ws = wb.active for row in ws.iter_rows(values_only=True): process_row(row) # 自定义处理 ``` --- ### **二、优化数据加载** #### 1. 减少加载数据量 - **仅加载所需列** 使用`usecols`参指定列: ```python df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E']) ``` - **跳过非必要行** 使用`skiprows`跳过头部或中间行: ```python df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=range(1, 1000)) # 跳过前1000行 ``` #### 2. 数据优化 - **指定列类** 避免自动类推断,通过`dtype`参手动设置: ```python dtype = {'id': 'int32', 'category': 'category', 'date': 'datetime64[ns]'} df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype=dtype) ``` - **避免`object`类** 将字符串列转为`category`类(适用于重复值多的列)。 --- ### **三、内存与计算优化** #### 1. 分块处理(Chunking) - **手动分块读取** 按固定行分批读取: ```python chunk_size = 10_000 for chunk in pd.read_excel('file.xlsx', chunksize=chunk_size): process_chunk(chunk) ``` #### 2. 使用高效计算框架 - **Dask** 并行处理分块数据: ```python import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl') result = ddf.groupby('column').mean().compute() ``` - **Modin** 利用多核加速(基于Ray或Dask): ```python import modin.pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx') ``` --- ### **四、文件格式转换** #### 1. 转换为高效格式 - **导出为Parquet/Feather** ```python df.to_parquet('data.parquet') # 读取更快,压缩率高 df = pd.read_parquet('data.parquet') ``` - **临时转CSV** ```python df.to_csv('temp.csv', index=False) df = pd.read_csv('temp.csv') # CSV读取速度远快于Excel ``` --- ### **、底层优化技巧** #### 1. 禁用格式解析 - 设置`read_only=True`和`data_only=True`,避免加载格式元数据: ```python wb = load_workbook('file.xlsx', read_only=True, data_only=True) ``` #### 2. 释放内存 - 及时销毁对象: ```python del df # 删除不再使用的DataFrame gc.collect() # 手动触发垃圾回收 ``` --- ### **六、终极方案:数据库或分布式处理** - **导入数据库** 使用SQLite/Pandas+SQLAlchemy: ```python from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///data.db') df.to_sql('table', engine, if_exists='replace') ``` - **PySpark** 处理超大规模数据: ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel").load("file.xlsx") ``` --- ### **总结步骤** 1. **评估文件格式**:优先转Parquet或分块读取Excel。 2. **精简加载数据**:仅加载必要列,跳过无关行。 3. **优化类与内存**:指定`dtype`,使用`category`。 4. **并行与流式处理**:Dask/Modin分块加速。 5. **终极扩展**:迁移到数据库或分布式框架。 通过组合上述方法,可显著提升处理速度并降低内存占用。
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