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如何从流式excel表格解析到python pandas df?

从流式Excel表格解析到Python Pandas DataFrame可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
  1. 创建一个空的DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame()
  1. 使用openpyxl库加载Excel文件:
代码语言:txt
复制
wb = load_workbook(filename='your_file.xlsx', read_only=True)
  1. 获取Excel文件中的所有工作表:
代码语言:txt
复制
sheets = wb.sheetnames
  1. 遍历每个工作表并将数据添加到DataFrame中:
代码语言:txt
复制
for sheet_name in sheets:
    sheet = wb[sheet_name]
    data = sheet.values
    cols = next(data)[1:]  # 获取列名,假设第一行为列名
    data = list(data)
    rows = []
    for row in data:
        rows.append(row[1:])  # 假设第一列为索引列
    temp_df = pd.DataFrame(rows, columns=cols)
    df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)
  1. 关闭Excel文件:
代码语言:txt
复制
wb.close()

现在,你可以使用DataFrame对象(df)对解析后的数据进行进一步的处理和分析。

这种方法适用于大型Excel文件,因为它使用流式解析,而不是一次性加载整个文件到内存中。这样可以减少内存消耗,并提高解析效率。

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