将Excel文件从Python读入内存并将工作表传递给Pandas

Question

我想读入一个excel文件的多张数据框。你知道吗

到目前为止，我使用：

myfile           = filename
myfilecomplete = os.path.join(mypath,myfile)
df_data=pd.read_excel(myfilecomplete, sheet_name='DATA',skiprows=4, indexcol=1,usecols="A:i")

Excel文件中大约有10张表格需要阅读。所以我把最后一行重复10遍，每一页都要修改：

df_data2=pd.read_excel(myfilecomplete, sheet_name='Whatever',skiprows=3, indexcol=1,usecols="A:O")

等等。。。你知道吗

观察每个工作表的读取方式（列和起始行）

现在，这个过程需要相当长的时间。excel文件不是非常大（大约3MB），只有大约1/3的表是有标题的。你知道吗

我正试图找到加速这一进程的方法。等待10秒太多了，因为这个过程必须由用户连续运行。你知道吗

有什么想法吗？ 我是这么想的pd.read\U表格每次读取工作表时，代码都会访问光盘，而将excel工作表加载到内存中并从中解析工作表似乎更符合逻辑。那有帮助吗？你是怎么做到的？你知道吗

我还是个初学者，但我听过很多关于并发和并行计算的东西，这对我有帮助吗？你知道吗

谢谢。你知道吗

Answer 1

您可以使用ExcelFile一次读取整个文件，然后从中读取各个表。你知道吗

xlFile = pd.ExcelFile(myfilecomplete)
df_data = pd.read_excel(xlFile, sheet_name='DATA',skiprows=4, indexcol=1,usecols="A:i")
df_data2 = pd.read_excel(xlFile, sheet_name='Whatever',skiprows=3, indexcol=1,usecols="A:O")