一个pandas和excel、csv高效IO增强库—pandasrw

这个库是本人发布在github的一个项目，欢迎大家交流，方便的时候的给个star。pandasrw的名称是pandas read和write的缩写，目前支持excel、csv和pickle文件的读写。

pandas的读写excel和csv一直偏慢且存在易用性问题，特别是对于大文件的读写，瓶颈非常明显。pandasrw 库通过将各类库进一步封装，提高了pandas 读写excel、csv等文件的性能和易用性。

安装与代码

安装

通过pip进行安装

pip install pandasrw

代码

这个库是本人在github写的一个项目，欢迎大家交流。请各位方便的时候的给个star。

https://github.com/stormtozero/pandasrw

一、常用API

1、加载表

df=load(file_path, col_name=None,sheetname='Sheet1',engine="polars")

示例：输入路径读取Sheet1表的全部列，生产pandas的DataFrame 默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、xlsx、csv和pkl格式

df=load(file_path)

2、写入表

dump(df,file_path,sheetname='Sheet1',engine="polars")

示例：输入路径，将pandas的DataFrame写入Sheet1表，默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、xlsx、csv和pkl格式

dump(df,file_path)

3、流式加载表

file_path是路径， row_count是没错读取的行

load_stream_row(file_path, row_count,col_name=None)

生成一个pandas.io.parsers.readers.TextFileReader对象

对于该迭代器对象，通过遍历迭代器分块运算

3.1、遍历迭代器

3.2、对于迭代器中的每个DataFrame进行运算

3.3、采用追加写（功能mode="a"或者mode=“a+”）的方式写入csv。

注意：file_result_csv和上文函数中的file_path_csv绝对不能相同，即读取的csv和存入的csv不能同路径。否则会不停的迭代下去，不能退出循环。

原因：使用chunksize分块读取后，pandas并没有真正的将csv的内容加载入内存，只是解析了csv的内容和建立了连接（类似浅拷贝），在调用迭代器时再从csv中加载。所以再使用追加写的时候，会一边写入csv，一边再从csv中读取，形成死循环。

for df in df_iter:
    df=运算结果
    df.to_csv(file_result_csv,mode="a", index=False,encoding='UTF-8',header=False)

示例3：输入路径读取Sheet1表的全部列，生产pandas的DataFrame 默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、xlsx、csv和pkl格式

df_iter=load_stream_row(file_path, row_count）

4、将csv转化为utf8编码

encode_to_utf8(filename, des_encode):

5、将xlsx转换为csv

会在file_path文件夹下生成一个同名csv文件。

 xlsxtocsv(file_path)

二、功能特点

1、性能提升

通过封装polars、pandas、xlwings库实现性能的提升和保证兼容性。通过参数engine来选择采用的读写引擎，默认采用polars库。对于polars和xlwings不支持的格式后端自动选择pandas进行兼容。各类引擎的特点如下。

polars库：
一个rust写的高性能库。读写快，支持xlsx和csv文件类型，其中xlsx为通过xlsx2csv库转换为csv来实现。兼容性较好，但是不如pandas。xlsx可以比pandas快2倍，csv可以快3倍.
建议：推荐使用。截至2023年3月该库的star已经超过1.3k，性能和质量已经经过检验。

pandas库：
支持xlsx、xls、csv、pkl四种文件类型，读写较慢，但是兼容性最好。
建议：备选。

xlwings库：
支持xlsx和xls两种文件类型，该库本身支持csv，但是在测试时性能较差未采用。
读写xlsx文件速度最快，可以达到pandas的3倍，但是在数据类型推断上较为粗糙，数据类型只能区分为object和float64两种类型，不能进一步区分int64等类型。本库通过调用 win32实现对excel的操作，需要使用windows操作协同且安装了excel软件。
建议：在excel数据较大一般超过100M时使用，且对细分数据类型不敏感或者采用手动修改数据类型的场景。

2、易用性提升

易用性方面主要做了以下二个方面的提升
2.1、对csv格式的编码自动修改为utf-8解决了 “‘utf-8’ codec can’t decode”等编码类报错。
2.2、对各类后缀进行了自适应，无需在手动指定excel、csv、pickle等

3、大内存表的流式加载和计算

为了API的简洁暂时只实现了一个sheet的表格的流式加载和计算

三、pickle支持和使用

如果一个较大的表会多次使用，请转pickle存储，后续读写pickle文件会大大加快读写性能。