python 读取excel太慢_一文看懂用Python读取Excel数据
导读：现有的Excel分为两种格式：xls(Excel 97-2003)和xlsx(Excel 2007及以上)。
Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator等，此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块(read_excel)。
基于扩展知识的目的，本文使用xlrd模块读取Excel数据。
作者：宋天龙 来源：大数据DT(ID：bigdatadt)
首先安装该库，Anaconda中已经默认安装了xlrd和xlwt模块，用于Excel的读写操作。如果读者系统环境中没有，可以在Jupyter输入以下命令安装。
!pip install xlrd然后我们以“附件-chapter2”文件夹中的demo.xlsx数据文件为例，介绍该库的具体应用。
附件下载地址：
http://www.dataivy.cn/book/python_book_v2.zip
数据概览如图所示。
▲数据文件内容
import xlrd # 导入库
# 打开文件
xlsx = xlrd.open_workbook('demo.xlsx')
# 查看所有sheet列表
print('All sheets: %s' % xlsx.sheet_names())上述代码中，我们先读取一个Excel文件，输出文件的sheet名称列表。由于里面只有一张sheet，一次只有一个值。
结果为：
All sheets: ['Sheet1']
查看sheet1的数据概况：
sheet1 = xlsx.sheets()[0] # 获得第1张sheet，索引从0开始
sheet1_name = sheet1.name # 获得名称
sheet1_cols = sheet1.ncols # 获得列数
sheet1_nrows = sheet1.nrows # 获得行数
print('Sheet1 Name: %s\nSheet1 cols: %s\nSheet1 rows: %s' % (sheet1_name, sheet1_cols, sheet1_nrows))我们分别获取了第1张sheet(虽然里面只有一张，但在多sheet情况下可通过索引循环输出)的名称、列数量和行数据。结果如下：
Sheet1 Name: sheet1
Sheet1 cols: 4
Sheet1 rows: 10查看sheet1的特定切片数据：
sheet1_nrows4 = sheet1.row_values(4) # 获得第4行数据
sheet1_cols2 = sheet1.col_values(2) # 获得第2列数据
cell23 = sheet1.row(2)[3].value # 查看第3行第4列数据
print('Row 4: %s\nCol 2: %s\nCell 1: %s\n' % (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23))通过查看特定行、列或行列组合的索引来输出，结果如下：
Row 4: ['431381197408191515', '有效', 42725.0, '深圳市']
Col 2: ['Create_Time', 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0]
Cell 1: 深圳市查看sheet1的数据明细：
for i in range(sheet1_nrows): # 逐行打印sheet1数据
print(sheet1.row_values(i))逐条输出结果，部分结果如下(为了节约篇幅，中间的数据内容以…代替)：
['ID_number', 'Status', 'Create_Time', 'Business_City']
['431381198109106573', '有效', 42725.0, '深圳市']
['431381198809122734', '有效', 42725.0, '深圳市']
…
['431381198901176911', '有效', 42725.0, '深圳市']
['43138119870827275X', '有效', 42725.0, '深圳市']上述操作只是将数据从Excel中读取出来，将读取的数据转换为数组便可以进行矩阵计算。由于矩阵计算大多是基于数值型数据实现的，因此上述数据将无法适用于大多数科学计算场景，这点需要注意。
总结：在企业实际场景中，由于Excel本身的限制和适用，其无法存储和计算过大(例如千万级的数据记录)的数据量，并且Excel本身也不是为了海量数据的应用而产生的，因此，Excel可以作为日常基本数据处理、补充数据来源或者汇总级别的数据进行读取，同时也可以作为数据结果展示的载体，这种应用下对于大量数值表格的应用效果非常好。
关于作者：宋天龙，深大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人(德国最大在线数据分析服务提供商)。擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验。
本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版)，经出版方授权发布。
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