使用Python快速打开一个千万级别的超大Excel文件,提速数百倍

代码很短,为了节省时间就不说思路了,直接看下边的代码就可以。

import pandas as pd  # pandas版本0.25.1
import numpy as np  # numpy版本1.16.3
import time

t0 = time.time()
data = pd.read_excel(
    'data.xlsx',
    encoding='gb2312'  # 添加encoding='gb2312'使得能够读取中文
)
t1 = time.time()
cost1 = t1-t0

data_ndarray = data.to_numpy()
np.save('data.npy', data_ndarray)

t2 = time.time()
data_ndarray1 = np.load('data.npy')
t3 = time.time()
cost2 = t3-t2

实验结果截图如下,如图中所示,excel文件中数据的size是12247254(已达千万级别),大约有45万行,27列的数据。
第一次直接读取excel文件的耗时为206.379秒
第二次读取npy文件的耗时仅为0.799秒
约提高了258.32倍

在这里插入图片描述
欢迎转载,但是请明确地标注清楚源自CSDN千行百行。不加标注,虽远必诛!!!
本文链接:https://blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/details/114803360
————————————————————————————————————————

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/details/114803360