利用pthon的dask.dataframe和xlsxwriter库，将CSV文件转Excel

最新推荐文章于 2025-02-20 09:06:13 发布

旋风

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分类专栏： Python 文章标签： excel python csv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuanfengdd/article/details/108775144

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这篇博客介绍了如何利用Dask.dataframe处理超过100万行*100列的大数据CSV文件，并通过XlsxWriter快速写入Excel。在8GB内存的环境下，传统方法如pandas效率较低，而Dask配合XlsxWriter提供了一种更优的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

遇到一个需要将CSV文件转换为excel文件的问题。因为是大数据（超过100万行*100列），所以多数pthon自带的转换方法都不可行。如：pandas，8G内存的电脑环境，只能处理50万行的数据，而且速度太慢。

使用dask.dataframe读取csv文件，然后遍历数据，同时用xlsxwriter写入excel。这种方法的速度比pandas自带的转换函数要快一些。

#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*- 

import xlsxwriter
import dask.dataframe as dd

if __name__ == '__main__':
    dataCsv = dd.read_csv("test-2013.csv",encoding='utf-8')

    workbook = xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx', {'constant_memory': True})
    workbook.allow_zip64 = True
    worksheet = workbook.add_worksheet()

    headlist = list(dataCsv.head(0))
    worksheet.write_row(f"A1",headlist);
    rowNum = 2
    for index,row in dataCsv.iterrows():
        worksheet.write_row(f"A{rowNum}",row);
        rowNum +=1
        #if(rowNum > 500000):
        #    break

    workbook.close()