转化成csv文件后,我们发现对于 40 多万条的数据,pandas 只花了 2.6 秒读取(水哥电脑运行内存为8M,运行内存越大,读取速度越快),比原来读取 Excel的131秒,速度提升了50倍! 转化为pkl格式文件 接着我们再测试下转化成 pkl 格式的效果: 1.读取Excel,转化为pkl #读取excel文件 df = DataFrame(pd.read_excel('....
我们可以使用read_csv中的chunksize参数先读取部分数据，显示数据字段名，然后使用usecols参数进行有选择的加...
pandasrw的名称是pandas read和write的缩写，目前支持excel、csv和pickle文件的读写。
#python#pandas# 读取很大的xlsx效率速度太慢 # 202404 好消息calamine引擎 pandas 2.2以后的版本有福了,赶紧升级。 目前使用openpyxl loadworkbook 只读,用迭代器另存为csv文件。比较麻烦。 之前pandas升级到2.2.1,看文档read_excel发现有个新引擎:calamine,支持xlsx,第一次见。查了下,就搜到这个。后面试试这个。...
pandas的read_excel函数支持读取.xlsx和.xls格式的Excel文件。如果尝试读取其他格式的文件，可能会出现不支持的错误。解决这个问题的方法是确保文件是.xlsx或.xls格式，或者转换文件格式后再进行读取。文件路径错误 当使用read_excel函数时，需要正确指定Excel文件的路径。如果路径错误或文件不在当前工作目录下...
使用Pandas,使用python从excel加载数据到redshift,能够加载数据。但是当 Excel 有 20000 多行时,需要 7 个小时以上。优化方法问题描述 投票:0回答:1使用Pandas 将数据从 Excel 文件加载到现有 Redshift 表时,我遇到性能缓慢的问题。 Excel 文件有 10 多列和 20000 多行,该操作需要 7 个多小时才能完成。有没有...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)2、指定sheet读取 见名知意。pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取...
CSV格式是运行最慢的格式。在这个比较中,我有包含Excel格式(read_excel),因为它更慢,并且还要安装额外的包。 在使用CSV进行的操作中,首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象,并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。 但是如果数据可控的话建议直接使用pickle 。
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: 在这里插入图片描述 没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接...
下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。