知乎上有同学求助说，当他试图打开一个20M左右的excel文件时，无论是使用pandas的read_excel，还是直接使用xlrd或者openpyxl模块，速度都慢到无法忍受的程度，耗时大约1分钟左右。
真的会这样吗？第一感觉是，这位同学在使用openpyxl模块时没有设置只读模式。为便于测试，先用下面的代码生成一个一百万行数据的excel文件。
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
>>> sh = wb.active
>>> sh.append(['id', '语文', '数学', '英语', '物理'])
>>> for i in range(1000000): # 写入100万行数据
sh.append([i+1, 90, 100, 95, 99])
>>> wb.save(r'd:\bigxlsx.xlsx')
>>> import os
>>> os.path.getsize(r'd:\bigxlsx.xlsx') # 文件大小：20M字节
20230528
接下来定义了一个使用openpyxl模块打开文件的函数，分别考察关闭和开启只读模式的时间消耗。
>>> from openpyxl import load_workbook
>>> import time
>>> def read_xlsx(read_only):
t0 = time.time()
wb = load_workbook(r'd:\bigxlsx.xlsx', read_only=read_only)
t1 = time.time()
print(wb.sheetnames)
print(sh.cell(row=1, column=1).value)
print(sh.cell(row=100, column=3).value)
print('耗时%0.3f秒钟'%(t1-t0))
>>> read_xlsx(True)
['Sheet']
id
100
耗时0.404秒钟
>>> read_xlsx(False)
['Sheet']
id
100
耗时67.817秒钟
运行测试，果然，不开启只读的话，真的需要1分多钟，而使用只读模式的话，则仅需0.4秒钟。
不过，也别高兴得太早，openpyxl模块并没有提供像pandas.read_excel()那样把全部数据读入一个数据结构的功能，只能定位到行、列或格子以后再读取数据。要想使用openpyxl模块把全部数据读入到数组或DataFrame中，需要遍历所有的行和列，这仍然是一个非常耗时的操作。
那么，pandas.read_excel()是否也支持只读模式呢？遗憾的是，read_excel()并没有类似read_only这样的参数。尽管read_excel()可以接受文件路径、文件对象、类文件对象，甚至是二进制数据，但即使将文件内容传入，read_excel()解析这100万行数据仍然需要大约80秒钟。下面的代码验证了这一点。
>>> import pandas as pd
>>> def read_excel_by_pandas():
with open(r'd:\bigxlsx.xlsx', 'rb') as fp:
content = fp.read()
t0 = time.time()
df = pd.read_excel(content, engine='openpyxl')
t1 = time.time()
print(df.head())
print(df.tail())
print('耗时%0.3f秒钟'%(t1-t0))
>>> read_excel_by_pandas()
id 语文 数学 英语 物理
0 1 90 100 95 99
1 2 90 100 95 99
2 3 90 100 95 99
3 4 90 100 95 99
4 5 90 100 95 99
id 语文 数学 英语 物理
999995 999996 90 100 95 99
999996 999997 90 100 95 99
999997 999998 90 100 95 99
999998 999999 90 100 95 99
999999 1000000 90 100 95 99
耗时81.369秒钟
结论：处理超大的Excel文件时，使用openpyxl模块的只读模式，可以快速打开并取得指定格子的数据，但不要尝试将全部数据读入到自己定义的数据结构中，这将花费漫长的时间。对此，pandas也无能为力。
到此这篇关于使用Python快速打开一个百万行级别的超大Excel文件的方法的文章就介绍到这了,更多相关python打开excel文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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