1、使用 Pandas 读取 Excel Pandas 是 Python 的数据分析库,是用 Python 处理与数据有关的任何问题的首选,因此是一个很好的开始。 importpandas def iter_excel_pandas(file: IO[bytes]) -> Iterator[dict[str, object]]: yield from pandas.read_excel(file).to_dict('records') 只需将两条命令串联起来,...
pandas是一个强大的数据处理库,它内置了许多功能,包括读取和处理表格数据的功能。pandas可以使用read_excel()函数读取Excel文件,read_csv()函数读取CSV文件,read_sql()函数读取数据库等。pandas的读取速度相对较快,尤其适用于大型数据集。 二、openpyxl库的读取速度 openpyxl是一款专门用于读写Excel文件的库,速度较快,...
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！
比较xlrd和pandas库的读取速度,通常情况下,pandas库要相对更快。pandas库是基于NumPy库和pandas自身的高度优化的数据结构实现的,可以处理大规模数据。而xlrd库是纯Python实现的,速度相对较慢。 综上所述,根据数据量的大小和具体需求,可以选择使用xlrd或pandas库来读取Excel数据。对于小规模数据,xlrd库足够使用;而对于大...
python读取Excel文件的库有pandas、openpyxl、xlrd等,但是各有优缺点,虽说openpyxl在指定read_only参数后读取大型文件的速度非常快,但是它只适用于xlsx类型文件,且有些银行系统下载的报表不手动打开进行保存它都无法完整读取一行数据。最终基本都会使用pandas读取,也方便后期数据清洗。下面就主要针对pandas版本低于2.2时,无法...
问题描述:数据处理,尤其是遇到大量数据且需要for循环处理时,需要消耗大量时间,如代码1所示。通过data['trip_time'][i]的方式会占用大量的时间 代码1 importtime t0=time.time()foriinrange(0,len(data.index)): data['trip_time'][i] = pd.Timestamp(data['lpep_dropoff_datetime'][i]) - pd.Timesta...
openpyxl 是一个更底层的库,适合对 Excel 文件进行精细操作(如设置单元格样式、公式等)。 如果直接使用 openpyxl 逐行或逐单元格写入数据,性能会较差,尤其是在数据量较大时。 2、测试示例 以下是一个简单的性能测试,比较 pandas 和 openpyxl 写入数据的速度: ...
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=)# 使用index_col=0，指定第1列作为索引列。结果如下图所示：列名没有对齐，不是代码运行有问题，是因为...
使用pandas来操作Excel文件 1.安装 a.通过Pypi来安装 pip install pandas b.通过源码来安装 git clone git://github.com/pydata/pandas.git cd pandas python setup.py install 2.按列读取数据 案例中的 lemon_cases.xlsx 文件内容如下所示: mport pandas as pd ...