python读取大excel如何存

Python读取大Excel文件并进行存储的方法有多种，常见的有使用pandas库、openpyxl库、xlrd库等。其中，pandas库是最常用且高效的方式。pandas库不仅可以读取大Excel文件，还可以进行数据处理和分析。为了处理大文件，可以使用分块读取、内存优化和高效存储。下面将详细介绍如何通过这些方式高效读取和存储大Excel文件。

一、使用Pandas读取大Excel文件

1、基本读取方法

Pandas库提供了read_excel函数用于读取Excel文件。对于小文件，可以直接使用以下代码：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)

2、分块读取

对于大文件，可以使用chunksize参数进行分块读取，这样可以节省内存：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
chunk_size = 10000  # 每次读取10000行
chunk_list = []
for chunk in pd.read_excel(file_path, chunksize=chunk_size):
    chunk_list.append(chunk)
data = pd.concat(chunk_list)

3、使用指定列和行

可以通过usecols和nrows参数来指定读取的列和行，以减少内存使用：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path, usecols=['Column1', 'Column2'], nrows=10000)

二、内存优化

1、数据类型转换

将数据转换为合适的类型可以大大减少内存占用。例如，将浮点数转换为整数，将字符串转换为类别等：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)
data['Column1'] = data['Column1'].astype('category')
data['Column2'] = data['Column2'].astype('int32')

2、使用dtypes参数

在读取时直接指定数据类型，以减少内存使用：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
dtypes = {'Column1': 'category', 'Column2': 'int32'}
data = pd.read_excel(file_path, dtype=dtypes)

三、存储数据

1、存储为CSV文件

将读取的Excel文件存储为CSV文件，这是最常见的存储方式：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)
data.to_csv('output_file.csv', index=False)

2、存储为HDF5文件

HDF5是一种高效的文件格式，特别适用于存储大规模数据：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)
data.to_hdf('output_file.h5', key='df', mode='w')

3、存储为Parquet文件

Parquet是一种专为大数据存储设计的列式存储格式，读取和写入速度都很快：

import pandas as pd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)
data.to_parquet('output_file.parquet')

四、使用Openpyxl读取和存储

Openpyxl是另一个常用的Excel处理库，适用于处理.xlsx格式的Excel文件。

1、读取Excel文件

from openpyxl import load_workbook
file_path = 'large_file.xlsx'
wb = load_workbook(file_path)
sheet = wb.active
data = []
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    data.append(row)

2、写入Excel文件

from openpyxl import Workbook
data = [
    ['Column1', 'Column2'],
    [1, 2],
    [3, 4]
]
wb = Workbook()
sheet = wb.active
for row in data:
    sheet.append(row)
wb.save('output_file.xlsx')

五、使用xlrd读取Excel文件

xlrd适用于读取.xls格式的Excel文件。

1、读取Excel文件

import xlrd
file_path = 'large_file.xls'
wb = xlrd.open_workbook(file_path)
sheet = wb.sheet_by_index(0)
data = []
for row_idx in range(sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    data.append(row)

六、提高读取效率的其他技巧

1、并行处理

利用多线程或多进程并行读取和处理数据，可以显著提高效率。

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
def process_chunk(chunk):
    # 对分块数据进行处理
    return chunk
file_path = 'large_file.xlsx'
chunk_size = 10000
with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(process_chunk, pd.read_excel(file_path, chunksize=chunk_size))
data = pd.concat(results)

2、使用Dask库

Dask是一个并行计算库，可以处理大规模数据集：

import dask.dataframe as dd
file_path = 'large_file.xlsx'
data = dd.read_excel(file_path)
进行数据处理
data = data.compute()

七、总结

通过以上方法，我们可以高效地读取和存储大Excel文件。使用Pandas库进行分块读取和内存优化、将数据存储为高效格式（如CSV、HDF5、Parquet）、利用Openpyxl和xlrd库处理不同格式的Excel文件、以及通过并行处理和Dask库进一步提高效率，都是处理大Excel文件的有效策略。

在实际应用中，根据具体需求选择合适的方法和库，能够大大提高数据处理的效率和性能。