df = DataFrame(pd.read_excel('./黑色星期五数据.xlsx')) print(df) 因为数据量比较大,加上水哥电脑运行的内存有限(8M),所以预想上面代码运行起来会比较慢。 实际上确实如此,水哥测试发现,上面代码足足运行了 2 分钟多,差点没把电脑给关了。 读取Excel文件 优化过程 由于加载速度太慢,于是水哥决定优化这个问题...
#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。...
2.2、对各类后缀进行了自适应，无需在手动指定excel、csv、pickle等 3、大内存表的流式加载和计算 为...
对应上面文件的写入对应读取的方法也是对应的，read_csv()和read_excel()以外还包括.read_json()、.re...
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...
pandas read excel文件碰到的一个小问题 今天利用pandas读取excel时,爆出如下错误: 代码为: import pandas as pd db_eua=pd.read_excel('db_eua.xlsx',sheetname='EUA') print(db_eua.read()) 错误为:ImportError: No module named 'xlrd' 原来,pandas读取excel文件,需要单独的xlrd模块支持。
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：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，接下来认识下这些...
pandas read excel文件碰到的一个小问题 今天利用pandas读取excel时,爆出如下错误: 代码为: import pandas as pd db_eua=pd.read_excel('db_eua.xlsx',sheetname='EUA') print(db_eua.read()) 错误为:ImportError: No module named 'xlrd' 原来,pandas读取excel文件,需要单独的xlrd模块支持。
XLRDError: Excel xlsx file; not supported 解决方法: 方法1:xlrd库只支持xls文件,不支持xlsx文件。如果要处理xlsx文件,可以安装openpyxl库。 (用Jupyter Lab或者notebook的一定要记得重启notebook来reload pandas, 我就是忘做这一步怎么导入都出错) 方法2:update pandas ...