如何使用 Python 读取数据量庞大的 excel 文件

在处理数据量庞大的 Excel 文件时，常规的方法如使用 pandas 的 read_excel 函数可能会导致内存溢出或运行缓慢。因此，我们需要采用一些更高效和灵活的方法来读取大数据量的 Excel 文件。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的代码示例。

方法一：使用 pandas 的 chunksize 参数

使用 pandas 的 read_excel() 函数，尽管在面对大文件时可能存在内存问题，但我们可以通过将数据分块加载来减轻压力。通过设置 chunksize 参数，我们可以逐块读取数据，每块数据以数据框的形式返回。

import pandas as pd

# 定义读取函数，传入文件路径和块大小
def read_large_excel(file_path, chunksize=10000):
    # 使用迭代器读取 Excel 文件
    chunk_iter = pd.read_excel(file_path, chunksize=chunksize)

    for chunk in chunk_iter:
        # 处理每块数据
        # 这里只是示例，可以替换为实际的数据处理逻辑
        print(chunk.head())  # 输出每块的前5行

# 调用函数
read_large_excel('large_file.xlsx', chunksize=5000)

方法二：使用 openpyxl 和 xlsxwriter

如果不想用 pandas 来读取 Excel 文件，openpyxl 和 xlsxwriter 库也是很好的选择。这两个库特别适合大文件的高效操作。我们可以使用 openpyxl 来按行读取数据。

from openpyxl import load_workbook

def read_large_excel_with_openpyxl(file_path):
    # 加载 Excel 工作簿
    wb = load_workbook(file_path, read_only=True)
    # 选择第一个工作表
    ws = wb.active

    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        # 处理每一行数据
        print(row)  # 输出每行数据

# 调用函数
read_large_excel_with_openpyxl('large_file.xlsx')

方法三：利用 Dask 处理大规模数据

Dask 是一个灵活的并行计算库，适合处理大规模数据。它可以利用多核 CPU 的优势，并在处理大文件时表现得非常高效。

import dask.dataframe as dd

def read_large_excel_with_dask(file_path):
    # 使用 Dask 读取 Excel 文件
    df = dd.read_excel(file_path)

    # 进行数据处理，比如筛选、聚合等
    result = df[df['some_column'] > 100].compute()  # 示例筛选操作
    print(result)

# 调用函数
read_large_excel_with_dask('large_file.xlsx')

总结

处理庞大的 Excel 文件时，我们可以根据具体需求选择不同的方式。使用 pandas 的 chunksize 参数可以逐块读取数据；openpyxl 提供了更灵活的行级读取能力；而 Dask 则能够充分利用多核处理器的优势，适合复杂的分析任务。

在实际应用中，读写性能和内存占用是非常关键的考虑因素，因此选择合适的方法至关重要。对于大型数据集，及时释放无用的内存，合理地分块读取，都是提升效率的有效手段。希望本文的介绍能为你更好地处理大数据 Excel 文件提供帮助。