Python高效读取.xlsx数据：方法详解与性能优化281

在数据分析和处理领域，Excel表格(.xlsx)是一种非常常见的数据存储格式。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来高效地读取和处理.xlsx文件中的数据。本文将深入探讨Python读取.xlsx数据的几种常用方法，并重点分析其优缺点和性能差异，最终给出一些性能优化建议，帮助你选择最适合自己需求的方法。

目前，最常用的Python库用于处理Excel文件包括openpyxl、xlrd、xlwt、xlsxwriter和pandas。其中openpyxl用于读写xlsx文件，xlrd和xlwt分别用于读取和写入xls文件，而xlsxwriter专门用于创建xlsx文件。pandas则是一个更强大的数据分析库，它不仅可以读取.xlsx文件，还可以进行数据清洗、转换和分析。

1. 使用 `openpyxl` 读取.xlsx 数据

openpyxl是一个纯Python库，不需要依赖其他外部库，可以直接安装使用。它提供了丰富的功能来读取和操作Excel文件，包括读取单元格的值、单元格格式、公式等。以下是一个简单的例子：```python
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx_openpyxl(filepath):
"""使用openpyxl读取xlsx文件"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值而不是公式
sheet = # 获取活跃的工作表
data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
filepath = "" # 请替换成你的文件路径
data = read_xlsx_openpyxl(filepath)
if data:
print(data)
```

data_only=True参数非常重要，它确保读取的是单元格的最终值，而不是单元格中的公式。如果不设置这个参数，读取到的可能是公式本身，而不是计算结果。

2. 使用 `pandas` 读取.xlsx 数据

pandas库是数据分析的利器，它提供了read_excel()函数来方便地读取.xlsx文件。 pandas会将数据读取成一个DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。```python
import pandas as pd
def read_xlsx_pandas(filepath):
"""使用pandas读取xlsx文件"""
try:
df = pd.read_excel(filepath, engine='openpyxl') # 指定引擎为openpyxl，避免兼容性问题
return df
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
filepath = "" # 请替换成你的文件路径
df = read_xlsx_pandas(filepath)
if df is not None:
print(df)
print(()) # 查看前几行数据
```

pandas的read_excel()函数功能强大，可以指定读取哪些sheet，哪些列，以及处理缺失值等，具体参数可以参考官方文档。

3. 性能比较与优化

openpyxl和pandas读取.xlsx数据的方式各有优缺点。openpyxl更轻量级，但对于大型文件读取速度可能较慢。pandas则利用了底层优化，对于大型文件读取速度更快，而且提供了更方便的数据处理功能。然而，pandas的依赖较多，安装和运行环境可能更复杂。

对于小型文件，openpyxl已经足够；对于大型文件或者需要进行数据分析，pandas是更好的选择。以下是一些性能优化的建议：
使用合适的引擎： pandas.read_excel()可以指定引擎，例如'openpyxl'， 'xlrd'。选择合适的引擎可以提高读取速度。
只读取需要的sheet和列：避免读取不需要的数据，可以显著提高读取速度。 pandas和openpyxl都提供相关参数来控制读取范围。
使用迭代器：对于大型文件，使用迭代器逐行读取数据可以节省内存，提高效率。 openpyxl的iter_rows()方法就是一个很好的例子。
使用多进程或多线程：对于非常大的文件，可以考虑使用多进程或多线程来并行读取数据，进一步提高效率。
选择合适的库：根据文件大小和数据处理需求选择合适的库。对于简单的读取任务，openpyxl可能就足够了；对于复杂的数据分析任务，pandas是更强大的选择。

选择哪种方法取决于你的具体需求和文件大小。对于大型文件或需要进行数据分析，pandas通常是首选；对于小型文件或只需要简单的读取操作，openpyxl是一个不错的选择。记住，始终要根据你的具体情况进行测试和选择最佳方法。

2025-05-31

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