Pandas read_excel技巧：跳过处理，直接输出！

Pandas的read_excel函数是数据分析工作中读取Excel文件的利器。然而，面对大型Excel文件，或者只需要读取特定部分数据时，完整的读取和加载操作会耗费大量时间和内存。本文将深入探讨如何利用read_excel的各种参数和技巧，实现跳过不必要处理、直接输出目标数据的功能，从而显著提升效率。

一、 跳过行：skiprows 和 nrows 参数

skiprows参数可以跳过文件开头的指定行数。它接受整数、整数列表或可调用对象作为参数。

• 跳过固定行数： skiprows=n 将跳过前n行。例如，skiprows=3 将跳过前三行。
• 跳过指定行： skiprows=[0, 2, 5] 将跳过第1、3、6行（索引从0开始）。
• 使用可调用对象： skiprows=lambda x: x % 2 == 0 将跳过所有偶数行。

nrows参数指定读取的行数。结合skiprows，可以精确控制读取的范围。例如，skiprows=10, nrows=5 将读取从第11行开始的5行数据。

二、跳过列：usecols 参数

usecols参数可以指定读取的列。它接受整数、字符串、整数列表或字符串列表作为参数。

• 读取指定列： usecols=[0, 2] 将读取第1列和第3列。
• 使用列名： usecols=['A', 'C'] 或 usecols='A,C' 将读取名为A和C的列。
• 使用列索引范围： usecols='A:C' 将读取A到C列（包括A和C）。
• 使用可调用对象： usecols=lambda x: 'Data' in x 将读取所有列名包含"Data"的列。

三、跳过数据类型转换：converters 和 dtype 参数

默认情况下，read_excel会尝试自动推断数据类型。这在处理大型文件时会增加时间开销。

• converters 参数: 可以指定特定列的数据类型转换函数。例如，converters={'column_name': lambda x: str(x)} 将指定列的数据转换为字符串类型，避免自动类型推断。
• dtype 参数: 可以直接指定每一列的数据类型。例如，dtype={'column_A': 'int64', 'column_B': 'str'} 将指定column_A为int64类型，column_B为字符串类型。 使用 dtype=object 可以将所有列读取为object类型，跳过任何类型转换，最大程度提高读取速度。

四、利用 chunksize 参数分块读取

对于非常大的Excel文件，即使跳过了部分数据，一次性读取仍然可能导致内存溢出。chunksize 参数可以将文件分成多个块进行读取，每次处理一个块，避免内存问题。

```python
import pandas as pd

for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=10000):
# 处理每个chunk
processed_chunk = process_data(chunk)
# 将处理后的chunk保存或输出
# ...
```

五、使用 engine 参数优化读取速度

read_excel 默认使用 openpyxl 引擎读取 .xlsx 文件，使用 xlrd 引擎读取 .xls 文件。可以根据具体情况选择合适的引擎，或者尝试其他引擎，例如 odf。

```python

使用openpyxl引擎

df = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')

使用xlrd引擎

df = pd.read_excel('file.xls', engine='xlrd')
```

六、跳过空行：skip_blank_lines 参数

skip_blank_lines 参数默认为True，会跳过Excel文件中的空行。如果需要保留空行，可以设置为False。

七、指定sheet：sheet_name 参数

sheet_name 参数用于指定读取哪个sheet。可以传入sheet的名称或索引。

```python

读取名为'Sheet2'的sheet

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')

读取第一个sheet

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=0)
```

八、结合其他Pandas函数进一步优化

读取数据后，可以使用其他的Pandas函数进行进一步的筛选和处理，例如：

• df.iloc[]: 基于索引选择数据。
• df.loc[]: 基于标签选择数据。
• df.query(): 使用字符串表达式进行筛选。

九、实战案例

假设有一个名为data.xlsx的Excel文件，包含10000行数据，我们只需要读取第1000行到第2000行，并且只读取A列和C列的数据，并将C列的数据转换为字符串类型。

```python
import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=999, nrows=1001, usecols=['A', 'C'], converters={'C': str})
print(df)
```

十、总结

通过合理运用read_excel的各项参数，可以有效跳过不必要的数据处理，直接读取目标数据，从而大幅提升读取效率，尤其是在处理大型Excel文件时。 选择合适的引擎，结合 converters、dtype、skiprows、nrows、usecols、chunksize 等参数，可以根据实际需求定制读取策略，最大程度地优化性能。 此外，结合其他Pandas函数进行数据筛选和处理，可以进一步提高数据分析的效率。 熟练掌握这些技巧，将使你能够更加高效地处理Excel数据，提升数据分析工作效率。