由于openpyxl的功能非常广泛,这里只列举一些常用函数和方法的参数。 load_workbook(filename, read_only=False, data_only=False, keep_vba=True, ...) filename: Excel 文件路径。 read_only: 是否以只读模式打开文件。 data_only: 是否只读取单元格的值,忽略公式(默认为 False)。 keep_vba: 是否保留 VBA ...
我想使用pandas.read_excel 来读取带有选项engine="openpyxl" 的Excel 文件。但是,我还想向 openpyxl 传递其他优化选项,例如: 只读=真
目前对openpyxl库进行了研究。这个库是pandas解析xlsx格式文件的底层库。该库的read_only模式是pandas应用的模式。舍弃灵活性和兼容性后比pandas可以提速15%左右,感觉得不偿失。 1、使用read_only=True模式,该模式读取快,但是不能进行多进程加速。因为该模式本质是懒加载的,先生成一个迭代器再逐步从磁盘读取。读取磁...
我正在使用Azure数据块，今天也遇到了同样的问题。我检查了一下，OpenPyXL的版本是3. 1. 1。在我的笔...
import openpyxl from utils.path_utils import * class ReadExcel: """读取excel数据及相关数据处理""" def __init__(self, path, sheet_name, usecols=None): self.path = path self.sh…
如here所述，需要降级到3.1.0：
>>> import pandas as pd >>> df=pd.read_excel('infile.xlsx', engine='xlrd') <stdin>:1: FutureWarning: Your version of xlrd is 1.2.0. In xlrd >= 2.0, only the xls format is supported. As a result, the openpyxl engine will be used if it is installed and the engine argument is...
yes, this is probably anopenpyxlbug then. In[131]:wb=openpyxl.load_workbook(path,read_only=False)# or read_only=True - which is what pandas actually uses, but it doesn't affect the results for this fileIn[132]:wb.sheetnamesOut[132]: []In[133]:wb.read_onlyOut[133]:FalseIn[134]...
openpyxl的load_workbook在只读和data_only=True的情况下，虽然初始读取速度很快，但后续转换为dataframe会明显变慢。pandas 1.4.1的read_xlsx engine=openpyxl耗时4分钟33秒。modin[ray]的读取速度理论上更快，但由于bug，只读部分数据，且输出格式为modin格式，需要额外转换。xlsx到csv的工具xlsx_csv和...
使用pandas忽略openpyxl中的UserWarning 、、、 正因为如此,我使用pandas打开每个Excel文件: for excel_file in files_list: with pd.ExcelFile(excel_file, engine =我只使用pd.ExcelFile将文件加载到内存中一次,然后在DataFrames上将其分开。但是,在执行此操作时,我收到以下警告: /opt/anaconda3/lib/python3.8/si...