pandas 读取Excel大文件比较慢,内存占比并不高,是正常的么
分类:Python
在读取大型 Excel 文件时,相对较慢的速度是正常的。这是由于 Excel 文件的数据结构和读取方式所导致的。
Pandas 使用了内存映射(memory-mapping)的技术来处理大型 Excel 文件。当你使用read_excel()
函数读取文件时,Pandas会将数据存储在内存中的一个缓冲区中。然而,由于 Excel 文件的复杂性和数据结构的多样性,Pandas需要在内部执行额外的操作来解析和转换数据,这会导致读取速度变慢。
此外,即使内存占用率不高,仍然可能出现较慢的情况。这是因为读取大型文件需要进行大量的磁盘输入/输出操作(I/O),而磁盘 I/O 是相对较慢的操作,通常比内存访问要慢得多。因此,无论内存占用率如何,读取大型 Excel 文件的速度都有限制。
为了提高读取大型 Excel 文件的性能,你可以尝试以下方法:
- 使用
dtype
参数:通过指定列的数据类型,可以避免 Pandas 自动推断类型导致的性能开销。 - 分块读取:将大型文件划分为较小的块,逐块读取以降低内存压力,并提高整体读取速度。
- 优化 Excel 文件:删除不必要的格式、图片或多余的工作表,并确保数据以最小化的形式存在。
如果需要处理非常大的文件,超出了 Pandas 的处理能力,你可能需要考虑使用其他专门用于处理大型数据集的工具,如 Apache Spark 或 Dask 等。
总的来说,读取大型 Excel 文件比较慢是正常现象,因为这涉及到复杂的数据结构和磁盘 I/O 操作。优化数据和选择适当的处理工具可以改善性能。