设置read_excel函数的chunksize参数: chunksize参数定义了每个数据块包含的行数。为了按行读取,你可以将chunksize设置为1。但请注意,这样做效率较低,因为每次迭代都会涉及文件的打开和关闭操作。通常,你会选择一个更大的块大小来平衡内存使用和迭代次数。 使用一个循环来迭代处理每一个数据块(chunk): read_excel函数会...
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:# print(f" - chunk {i_chunk} ({df_chunk.shape[0]} rows)")...
with pd.read_excel("example.xlsx", chunksize=1000, engine='openpyxl') as reader: for chunk in reader: print(chunk) 通过掌握以上方法,即使是Excel数据处理的新手也能够利用Pandas库高效地读取和处理.xlsx文件。无论是简单的数据导入,还是复杂的数据预处理,Pandas都能提供强有力的支持。 相关问答FAQs: 可以...
chunk_size=1000chunks=pd.read_excel('large_data.xlsx',sheet_name='Sheet1',chunksize=chunk_size)# 逐块处理数据forchunkinchunks:# 进行数据处理... 6. 错误处理与异常情况 在实际应用中,可能会遇到一些错误和异常情况。为了保证代码的健壮性,建议添加适当的错误处理机制。 6.1 错误处理示例 importpandasaspd...
在Python 中,你可以使用 pandas 库的read_excel() 函数来读取 Excel 文件中的数据。以下是一个简单的示例: import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel() 函数接受一个参数,即要读取的 Excel 文件的路径。它会返...
pandas中的文件读写工具由一组read的函数(执行Input)和一组write的对象方法(执行Output)组成,具体见下表。 本文总结最常用的三组读写工具的所有参数用法,read_excel()和DataFrame.to_excel()、read_csv()和DataFrame.to_csv()、read_json()和DataFrame.to_json()。
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:print(f" - chunk{i_chunk}({df_chunk.shape[0]}rows)") ...
导出到Excel文件 导出到CSV文件 加载Excel文件 在Pandas中,Excel文件读取方法是:pd.read_excel()。具体可传参数为: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=Non...
chunk_size = 1000 for chunk in pd.read_csv('large_stock_data.csv', chunksize=chunk_size): # 在这里处理每个块的数据 print(chunk.head()) 2.3.3 拓展案例一:处理复杂的电力消耗数据 假设你需要从一个包含复杂格式和多种数据类型的电力消耗记录文件中导入数据。 步骤1:准备数据 # 生成电力消耗数据的模...
In [190]: reader = pd.read_csv('tmp.sv', sep='|', iterator=True) In [191]: chunk_pd=reader.get_chunk(5) chunk_pd.head() 4.3.当然最佳的方式是两者结合使用:返回迭代器方式,并指定分块读取,例如分64k读取 iter_df=pd.read_csv(large_file,iterator=True,chunksize=64*1024) ...