如何在Python中无需加载整个Excel文件快速读取大表格?

酷静同学_9157

酷静同学_9157

2026-10-25

583人浏览

原创

应优先用pandas.read_excel(..., chunksize=50000, engine="openpyxl")流式读取大xlsx文件;若需精细控制或读xls,改用openpyxl(read_only=true)或降级xlrd==1.2.0;pyxlsb仅适用于真xlsb文件。

如何在python中无需加载整个excel文件快速读取大表格?

用 pandas.read_excel 的 chunksize 参数流式读取

当 Excel 文件超过 100MB 或行数超百万时,直接 pd.read_excel() 极易内存溢出。根本解法不是换库,而是启用分块读取——chunksize 参数让 pandas 按指定行数返回迭代器,每次只加载一块数据到内存。

注意:chunksize 仅对 .xlsx 有效(依赖 openpyxl 引擎),.xls 不支持;且不能和 usecols、skiprows 等部分参数混用(会报 ValueError: chunksize not supported for this engine)。

  • 推荐写法:pd.read_excel("data.xlsx", chunksize=50000, engine="openpyxl")
  • 每块是 DataFrame,可立即处理(如过滤、聚合),无需缓存全部数据
  • 若需跳过前几行,改用 skiprows + nrows 配合循环定位,而非依赖 chunksize 自动对齐

用 openpyxl 直接读单元格,绕过 pandas 解析开销

如果只需要读某几列、某几行,或做条件查找(比如“找到第 3 列值为 'ERROR' 的所有行号”),用 openpyxl 原生 API 更快更省内存——它不构建 DataFrame,只按需加载单元格值。

关键点:必须设 read_only=True,否则 openpyxl 会预加载整张表的样式和公式,内存占用翻倍甚至崩溃。

  • 打开方式:from openpyxl import load_workbook; wb = load_workbook("data.xlsx", read_only=True)
  • 读某行某列:ws = wb.active; cell_value = ws.cell(row=1000, column=5).value
  • 遍历某列(推荐):for row in ws.iter_rows(min_col=3, max_col=3, min_row=2): print(row[0].value)
  • 关闭工作簿:wb.close()(read_only=True 下必须显式调用,否则文件句柄不释放)

用 xlrd 读旧版 .xls 文件时的内存陷阱

xlrd 从 2.0 版起**只支持 .xls**,且默认把整个文件载入内存。对大 .xls 文件,即使只读一列,也会 OOM。

Secure Python Code Sandbox
Secure Python Code Sandbox

安全 Python 代码沙箱:在隔离的沙箱中执行任意 Python 代码,预装 requests、NumPy、pandas 库。返回 stdout、stderr。

下载

唯一缓解方式是升级到 xlrd==1.2.0(最后支持 .xlsx 的版本),并配合 formatting_info=False 和 ragged_rows=True 减少解析负担——但这仍是权宜之计,强烈建议将老 .xls 转成 .xlsx 后改用 openpyxl。

  • 错误示范:xlrd.open_workbook("big.xls") → 内存暴涨
  • 能省一点是一点:xlrd.open_workbook("big.xls", formatting_info=False, ragged_rows=True)
  • 真正出路:用 convertxls.py 或 LibreOffice 批量转格式,再切回 openpyxl 流式读

为什么不用 pyxlsb?它只解决一种格式

pyxlsb 是专为二进制 .xlsb 文件设计的库,读取速度确实比 openpyxl 快 3–5 倍,但前提是你的文件真是 .xlsb 格式——绝大多数所谓“大 Excel”其实是 .xlsx。

误用后果:pyxlsb 无法打开 .xlsx,会抛出 XlsbError: Invalid file format;而强行转换格式可能损坏公式或宏。

  • 确认格式:file -b data.xlsx 输出应含 Zip archive data,不是 XLSB
  • 只在明确知道是 .xlsb 且已安装 pyxlsb 时才用:from pyxlsb import open_workbook; wb = open_workbook("data.xlsb")
  • 别为了“听起来快”就引入新依赖,openpyxl + chunksize 已覆盖 95% 场景

最常被忽略的是引擎选择和 read_only 开关——同一份 .xlsx,用 openpyxl 默认模式 vs read_only=True,内存差 8 倍以上。别急着写逻辑,先检查 engine 和开关状态。

Python免费学习笔记(深入):立即使用
在学习笔记中,你将探索 Python 的核心概念和高级技巧!

相关文章

PHP速学视频免费教程(入门到精通)
PHP速学视频免费教程(入门到精通)

PHP怎么学习?PHP怎么入门?PHP在哪学?PHP怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了PHP速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

相关标签:

excel python

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

相关专题

更多
python打包成可执行文件
python打包成可执行文件

本专题为大家带来python打包成可执行文件相关的文章,大家可以免费的下载体验。

2023.07.20

1791

4

python能做什么
python能做什么

python能做的有:可用于开发基于控制台的应用程序、多媒体部分开发、用于开发基于Web的应用程序、使用python处理数据、系统编程等等。本专题为大家提供python相关的各种文章、以及下载和课程。

2023.07.25

4744

7

format在python中的用法
format在python中的用法

Python中的format是一种字符串格式化方法,用于将变量或值插入到字符串中的占位符位置。通过format方法,我们可以动态地构建字符串,使其包含不同值。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来阅读学习。

2023.07.31

1749

3

python教程
python教程

Python已成为一门网红语言,即使是在非编程开发者当中,也掀起了一股学习的热潮。本专题为大家带来python教程的相关文章,大家可以免费体验学习。

2023.08.03

28137

23

python环境变量的配置
python环境变量的配置

Python是一种流行的编程语言,被广泛用于软件开发、数据分析和科学计算等领域。在安装Python之后,我们需要配置环境变量,以便在任何位置都能够访问Python的可执行文件。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。

2023.08.04

3387

5

python eval
python eval

eval函数是Python中一个非常强大的函数,它可以将字符串作为Python代码进行执行,实现动态编程的效果。然而,由于其潜在的安全风险和性能问题,需要谨慎使用。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。

2023.08.04

3387

5

scratch和python区别
scratch和python区别

scratch和python的区别:1、scratch是一种专为初学者设计的图形化编程语言,python是一种文本编程语言;2、scratch使用的是基于积木的编程语法,python采用更加传统的文本编程语法等等。本专题为大家提供scratch和python相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

2023.08.11

1203

5

python合并两个列表
python合并两个列表

Python是一种强大的编程语言,具有许多方便的功能和工具。在Python中,有多种方法可以合并两个列表。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。

2023.08.10

616

4

python是前端还是后端
python是前端还是后端

Python属于前端也属于后端,其灵活性和丰富的生态系统使得开发人员能够在不同的领域中灵活运用。本专题为大家提供python相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

2023.08.11

2623

5

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
Excel 教程
Excel 教程

共162课时 | 44.7万人学习

成为PHP架构师-自制PHP框架
成为PHP架构师-自制PHP框架

共28课时 | 3.6万人学习