pandas读取excel时获取读取进度的实现

下面是详细讲解“pandas读取excel时获取读取进度的实现”的完整实例教程。

1. 准备工作

首先，我们需要导入pandas和tqdm两个库。pandas是用于数据处理的工具，tqdm是用于显示读取进度的工具。

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

准备一份测试excel文件（假设文件名为test.xlsx）用于演示读取进度的实现。

2. 实现方法

我们可以使用pandas.read_excel()方法来读取excel文件。为了获取读取进度，我们需要使用tqdm库中的tqdm()方法来显示进度条。具体实现方法如下：

# 打开excel文件并获取第一个sheet的数据
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0)

# 获取sheet的行数和列数
num_rows, num_cols = df.shape

# 使用tqdm()方法创建进度条
for i in tqdm(range(num_rows)):
    # 处理每一行的数据
    # 这里可以做一些数据清洗和转换的操作
    pass

在上面的代码中，我们首先使用pd.read_excel()方法读取了excel文件。然后，使用.shape属性获取了数据的行数和列数。接着，使用tqdm()方法创建了一个进度条，并使用range(num_rows)循环遍历每一行数据。在每一次循环时，我们可以对数据进行处理，如进行一些数据清洗和转换的操作。

3. 示例说明

下面给出两个示例说明，分别演示了如何使用上述方法读取excel时获取读取进度的实现。

示例1：读取test.xlsx文件并打印每一行的数据

# 打开excel文件并获取第一个sheet的数据
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0)

# 获取sheet的行数和列数
num_rows, num_cols = df.shape

# 使用tqdm()方法创建进度条
for i in tqdm(range(num_rows)):
    # 获取第i行数据
    row_data = df.iloc[i].tolist()
    # 打印第i行数据
    print(row_data)

在上面的示例中，我们使用df.iloc[i].tolist()方法获取了第i行的所有数据，并使用print()方法打印了每一行的数据。

示例2：读取test.xlsx文件并将每一行数据写入新的excel文件

# 打开excel文件并获取第一个sheet的数据
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0)

# 获取sheet的行数和列数
num_rows, num_cols = df.shape

# 使用tqdm()方法创建进度条
for i in tqdm(range(num_rows)):
    # 获取第i行数据
    row_data = df.iloc[i].tolist()
    # 将第i行数据写入新的excel文件
    with pd.ExcelWriter('output.xlsx', mode='a') as writer:
        pd.DataFrame([row_data]).to_excel(writer, header=False, index=False)

在上面的示例中，我们使用pd.DataFrame([row_data]).to_excel()方法将每一行的数据写入一个新的excel文件中，并使用'output.xlsx'作为输出文件的文件名。需要注意的是，我们在打开excel文件时使用了mode='a'，这个参数表示追加写入模式。这样做是为了避免在循环中每次都打开一遍文件并写入数据，从而提高程序的效率。