使用Python快速打開一個百萬行級別的超大Excel文件的方法
知乎上有同學(xué)求助說,當(dāng)他試圖打開一個20M左右的excel文件時,無論是使用pandas的read_excel,還是直接使用xlrd或者openpyxl模塊,速度都慢到無法忍受的程度,耗時大約1分鐘左右。
真的會這樣嗎?第一感覺是,這位同學(xué)在使用openpyxl模塊時沒有設(shè)置只讀模式。為便于測試,先用下面的代碼生成一個一百萬行數(shù)據(jù)的excel文件。
>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook()>>> sh = wb.active>>> sh.append([’id’, ’語文’, ’數(shù)學(xué)’, ’英語’, ’物理’])>>> for i in range(1000000): # 寫入100萬行數(shù)據(jù)sh.append([i+1, 90, 100, 95, 99])>>> wb.save(r’d:bigxlsx.xlsx’)>>> import os>>> os.path.getsize(r’d:bigxlsx.xlsx’) # 文件大小:20M字節(jié)20230528
接下來定義了一個使用openpyxl模塊打開文件的函數(shù),分別考察關(guān)閉和開啟只讀模式的時間消耗。
>>> from openpyxl import load_workbook>>> import time>>> def read_xlsx(read_only):t0 = time.time()wb = load_workbook(r’d:bigxlsx.xlsx’, read_only=read_only)t1 = time.time()print(wb.sheetnames)print(sh.cell(row=1, column=1).value)print(sh.cell(row=100, column=3).value)print(’耗時%0.3f秒鐘’%(t1-t0))>>> read_xlsx(True)[’Sheet’]id100耗時0.404秒鐘>>> read_xlsx(False)[’Sheet’]id100耗時67.817秒鐘
運行測試,果然,不開啟只讀的話,真的需要1分多鐘,而使用只讀模式的話,則僅需0.4秒鐘。
不過,也別高興得太早,openpyxl模塊并沒有提供像pandas.read_excel()那樣把全部數(shù)據(jù)讀入一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的功能,只能定位到行、列或格子以后再讀取數(shù)據(jù)。要想使用openpyxl模塊把全部數(shù)據(jù)讀入到數(shù)組或DataFrame中,需要遍歷所有的行和列,這仍然是一個非常耗時的操作。
那么,pandas.read_excel()是否也支持只讀模式呢?遺憾的是,read_excel()并沒有類似read_only這樣的參數(shù)。盡管read_excel()可以接受文件路徑、文件對象、類文件對象,甚至是二進(jìn)制數(shù)據(jù),但即使將文件內(nèi)容傳入,read_excel()解析這100萬行數(shù)據(jù)仍然需要大約80秒鐘。下面的代碼驗證了這一點。
>>> import pandas as pd>>> def read_excel_by_pandas():with open(r’d:bigxlsx.xlsx’, ’rb’) as fp:content = fp.read()t0 = time.time()df = pd.read_excel(content, engine=’openpyxl’)t1 = time.time()print(df.head())print(df.tail())print(’耗時%0.3f秒鐘’%(t1-t0))>>> read_excel_by_pandas() id 語文 數(shù)學(xué) 英語 物理0 1 90 100 95 991 2 90 100 95 992 3 90 100 95 993 4 90 100 95 994 5 90 100 95 99 id 語文 數(shù)學(xué) 英語 物理999995 999996 90 100 95 99999996 999997 90 100 95 99999997 999998 90 100 95 99999998 999999 90 100 95 99999999 1000000 90 100 95 99耗時81.369秒鐘
結(jié)論:處理超大的Excel文件時,使用openpyxl模塊的只讀模式,可以快速打開并取得指定格子的數(shù)據(jù),但不要嘗試將全部數(shù)據(jù)讀入到自己定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,這將花費漫長的時間。對此,pandas也無能為力。
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