使用Python快速打开一个百万行级别的超大Excel文件的方法

下面我将详细讲解如何使用Python快速打开一个百万行级别的超大Excel文件的方法的完整实例教程。

准备工作

在使用Python进行Excel文件操作之前，我们需要先安装 pandas 这个Python库。pandas 是一个开源数据处理工具，它为Python提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

安装 pandas，可以在命令行中运行以下命令：

pip install pandas

如果您使用的是Anaconda，也可以在命令行中输入以下命令：

conda install pandas

安装好 pandas 后，我们可以开始打开超大Excel文件。

示例一

我们将演示如何打开一个百万行级别的Excel文件，并读取其中的数据。请根据下面的代码块进行操作：

import pandas as pd

# 设置文件路径
filepath = 'path/to/excel/file.xlsx'

# 读取Excel文件，需要指定sheet名称或索引，默认读取第一个sheet
df = pd.read_excel(filepath)

# 输出数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用 import 关键字导入了 pandas 库，并给它取了一个别名 pd。然后，我们设置了要读取的Excel文件的路径，存储在变量 filepath 中。接下来，我们调用 pandas 中的 read_excel() 方法，读取 Excel 文件中的数据。默认情况下，read_excel() 方法会读取 Excel 文件的第一个sheet。我们可以通过设置 sheet_name 参数来指定要读取的sheet。最后，我们调用 print() 方法输出读取的数据。

示例二

在这个示例中，我们将演示如何打开一个带有大量表格样式和格式的Excel文件，并快速将其数据转换为DataFrame。请根据下面的代码块进行操作：

import pandas as pd

# 设置文件路径
filepath = 'path/to/excel/file.xlsx'

# 读取Excel文件中的所有数据（包括样式和格式）
excel_data = pd.read_excel(filepath, sheet_name=None, engine='openpyxl')

# 将读取的Excel文件转化为由DataFrame组成的字典
dfs = {sheet_name: sheet_data for sheet_name, sheet_data in excel_data.items()}

# 输出指定sheet页的数据
sheet_name = 'Sheet1'
print(dfs[sheet_name])

在上面的代码中，我们首先导入 pandas 库，并设置要读取的 Excel 文件路径。然后，我们调用 read_excel() 方法，读取整个 Excel 文件。其中，sheet_name=None 表示读取所有sheet， engine='openpyxl' 表示使用 openpyxl 引擎读取xlsx文件。read_excel() 方法的返回值是Excel文件组成的字典，其中每个sheet的内容都是一个DataFrame类型的数据结构（即 DataFrame对象）。接着，我们使用字典推导式将每个DataFrame存储到一个由键值对组成的字典中。 最后，我们通过指定sheet名称来输出相应的DataFrame数据。

总结

在本篇教程中，我们演示了如何使用 pandas 库快速打开一个百万行级别的超大Excel文件，并从中读取相应的数据。其中，我们还展示了如何将读取的Excel文件转换为由DataFrame组成的字典，并输出指定sheet页的数据。通过本教程的学习，相信您现在已经可以快速使用Python来对Excel文件进行操作了。