Question

我想处理一个200MB的大型Excel（xlsx）文件，其中包含15张工作表和100万行（各有5列），并根据数据创建熊猫数据框。 Excel文件的导入非常慢（最多10分钟）。不幸的是，Excel导入文件格式是强制性的（我知道csv更快...）。

如何加快将大Excel文件导入熊猫数据框的过程？如果可能的话，将时间缩短到1-2分钟左右将是很棒的，这将是可以忍受的。

到目前为止，我已经尝试过：

选项1-熊猫I / O read_excel

%%timeit -r 1
import pandas as pd
import datetime

xlsx_file = pd.ExcelFile("Data.xlsx")
list_sheets = []

for sheet in xlsx_file.sheet_names:
    list_sheets.append(xlsx_file.parse(sheet, header = 0, dtype={
        "Sales": float,
        "Client": str, 
        "Location": str, 
        "Country": str, 
        "Date": datetime.datetime
        }).fillna(0))

output_dataframe = pd.concat(list_sheets)

10min 44s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

选项2-快达

%%timeit -r 1
import pandas as pd
import dask
import dask.dataframe as dd
from dask.delayed import delayed

excel_file = "Data.xlsx"

parts = dask.delayed(pd.read_excel)(excel_file, sheet_name=0)
output_dataframe = dd.from_delayed(parts)

10min 12s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

选项3-openpyxl和csv

从Excel工作簿创建单独的csv文件大约需要10分钟，然后甚至可以通过read_csv将csv文件导入到熊猫数据框

%%timeit -r 1
import openpyxl
import csv

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = "Data.xlsx", read_only=True)

list_ws = wb.sheetnames
nws = len(wb.sheetnames) #number of worksheets in workbook

# create seperate csv files from each worksheet (15 in total)
for i in range(0, nws):
    ws = wb[list_ws[i]]
    with open("output/%s.csv" %(list_ws[i].replace(" ","")), "w", newline="") as f:
        c = csv.writer(f)
        for r in ws.rows:
            c.writerow([cell.value for cell in r])

9min 31s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

我在一台计算机（Windows 10），16GB RAM，8核（i7-8650U CPU @ 1.90GHz）上使用Python 3.7.3（64bit）。我在IDE中运行代码（Visual Studio代码）。

Answer 1

压缩不是瓶颈，问题在于解析XML并在Python中创建新的数据结构。从您引用的速度来看，我假设它们是非常大的文件：有关更多详细信息，请参见文档中有关性能的说明。 xlrd和openpyxl都在接近底层Python和C库的极限运行。

从openpyxl 2.6开始，您在读取单元格时确实具有values_only选项，这会加快速度。您还可以将多个进程与只读模式一起使用，以并行方式读取工作表，如果您有多个处理器，则可以加快工作速度。

Answer 2

您可以使用 fread 包中的 datatable，这是（可能仍然是）自我记得上次以来 R 中最快的包。查看包裹的 official page 了解更多详情。

from datatable import fread
import pandas as pd

excel_path = "my_excel_file.xlsx"
df = fread(excel_path+"/sheet_name").to_pandas()

如何加快大型xlsx文件的导入？

2 个答案: