Python读取Excel太慢？可能你方法不正确

在数据处理和分析的领域中，从 Excel 表格中提取数据是一个常见的任务。但当 Excel 很大的时候，读取变得非常慢，那有没有啥解决办法呢？

今天就介绍两个新方法，并和你熟悉的方法做个对比。

测试数据

Online Retail.xlsx^[1]
这是一个涉及英国注册的非实体在线零售公司在 2010 年 12 月 1 日至 2011 年 12 月 9 日期间所有交易的跨国数据集。该公司主要销售独特的全场合礼品，许多公司客户都是批发商。
该数据集总共有 50多万行（541909） 条数据。

变量表

选择这个数据集，是因为它是真实数据，包含了字符串、日期、数字类型。

速度比拼

import pandas as pd
file_path="/Users/m2max/data/Online Retail.xlsx"

大家都熟悉的传统方案:openpyxl Engine

%%time
df = pd.read_excel(file_path, engine="calamine")

方案二，DuckDB

%%time
import duckdb
duckdb.install_extension('spatial')
duckdb.load_extension('spatial')
df = duckdb.execute(
        "SELECT * FROM st_read(?, open_options=['HEADERS=FORCE', 'FIELD_TYPES=AUTO'])",[file_path]).df()
df.head()

方案三, calamine Engine

calamine 是一个纯 Rust 库，用于读取和反序列化任何电子表格文件：

• Excel 类型的文件（xls、xlsx、xlsm、xlsb、xla、xlam）
• OpenDocument 电子表格文件（ods）

Pandas 2.2 开始引入了 calamine
要使用该引擎，需要安装包

pip install python-calamine

%%time
df = pd.read_excel(file_path, engine="calamine")
df.head()

如果你的 pandas 在 2.0 以上，但小于 2.2，

%%time
from pandas import read_excel
from python_calamine.pandas import pandas_monkeypatch
pandas_monkeypatch()
df = pd.read_excel(file_path, engine="calamine")
df.head()

如果 pandas 小于 2 咋办？

%%time
from python_calamine import CalamineWorkbook
workbook = CalamineWorkbook.from_path(file_path)
workbook.sheet_names
sheet = workbook.get_sheet_by_index(0)
data = sheet.to_python()
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
df.head()

结论

从上面的对比可以看出，DuckDB 最快， calamine 次之，openpyxl 最慢。