2.读取pkl文件 df = DataFrame(pd.read_pickle('./黑色星期五数据.pkl')) print(df) 3.运行时间 读取pkl 我们可以看到,读取 50 多万的数据,pandas实际只读取了 0.9 秒,比原来读取 Excel 的 131 秒,速度提升了 145 倍! 结论 pandas 对于处理 pkl、csv 的纯文本文件的速度要比 excel 快,在平时的数据清洗...
#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。...
可尝试dask、pickle、hdf5格式、极其不建议存成xlsx格式，本人测试该格式数据读取速度非常慢！！！。
to_pandas() return df%timeit df = read_table()#869 ms ± 29.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)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...
一、读取Excel文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(io,header=0) 常用参数介绍: io:需要传入Excel文件的路径。该参数没有默认值,不能为空 header:可以指定从Excel中的哪一行开始读取数据。默认为0,从第一行开始。 read_excel()演示 二、数据处理 DataFrame类型 DataFrame是pandas库中的重要数据类型,...
Python和Excel的交互 pandas里最常用的和Excel I/O有关的四个函数是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel,它们都有特定的参数设置,可以定制想要的读取和导出效果。比如说想要读取这样一张表的左上部分: 可以用 pd.read_excel("test.xlsx", header=1, nrows=17, usecols=3) ,返回结果: ...
1、运算效率相对不高,当表格行项目过多时,运算相对pandas等速度较慢; 2、部分针对行或列的样式设计有一定bug,语法可能失效; 3、对sort和filter的功能虽然支持,但是需要用户手工打开excel后刷新数据方能使搜索条件生效,属于半自动; 4、不支持excel原生的自动列宽功能,实现同样效果略复杂。
module 'pandas' has no attribute 'read_excel' 明明前一天运行程序还是OK的,怎么今天就…… 老规矩:度娘 1、把pandas uninstall 再 install一下 easy, pip uninstall pandas …… 再安装时,速度奇慢,还出现一堆错误(不好意思,当时没有截个图,我只记得最后说是timeout) ...
data = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='分页名称') data = pd.read_csv('文件路径.csv') 磊叔批注 请留意 read_excel 函数的限制和约束: 1)如果 Excel 文件超过65536行,可能会报错; 2)read_excel 是逐行读取文件,速度比读取其他...