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使用Python快速打开一个百万行级别的超大Excel文件的方法

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对于如何使用Python快速打开一个百万行级别的超大Excel文件的方法，我们可以采用以下步骤实现：

  1. 安装必要的Python库

为了处理大型Excel文件，我们需要使用一些特殊的Python库。pandas和openpyxl都是流行的选项，但是对于处理大型文件，pandas可能会耗费过多的内存。因此，我们这里将使用openpyxl。

使用以下命令来安装openpyxl库：

pip install openpyxl
  1. 成功导入数据

使用openpyxl来读取Excel文件的方式非常简单。在开始之前，首先确认Excel文件已经存储在指定的文件夹中，并且可以通过以下命令打开：

from openpyxl import load_workbook

# 导入指定的Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')

# 打印sheet的名称
print(workbook.sheetnames)

通过上述代码，可以看到该Excel文件中所有Sheet的名称。

  1. 确定需要读取的数据行

在读取大型Excel文件时，我们不应该将所有行都同时读入记忆中，如果读取整个文件，拖慢程序的速度并可能导致内存不足。因此，我们需要确定需要处理的数据行。

from openpyxl import load_workbook

# 导入指定的Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')

# 选择需要读取数据的Sheet
sheet = workbook['Sheet1']

# 迭代读取行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2, values_only=True):
    print(row)

在上面的代码中，我们使用iter_rows()方法将在读取数据行时允许进行更多的控制。min_row参数表示从哪一行开始读取数据，min_col参数表示从哪一列开始读取数据，而max_col参数则表示要读取的最大列数。

一旦确定要读取的数据行，我们就可以开始解析Excel文件中的数据并对其进行进一步处理。

示例说明：

例如，现在我们有一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含一个名为“Sheet1”的Sheet，在该文件的第二列和第三列中包含ID和姓名。如果我们想要仅读取第二列和第三列的数据，可以使用以下代码：

from openpyxl import load_workbook

# 导入指定的Excel文件
workbook = load_workbook('data.xlsx')

# 选择需要读取数据的Sheet
sheet = workbook['Sheet1']

# 迭代读取行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=2, max_col=3, values_only=True):
    print(row)

在上述代码中，我们指定从第二行开始读取数据（min_row参数默认为1），从第二列开始读取数据（min_col参数为2），并且仅读取第二列和第三列（max_col=3）。

这些数据可以进行进一步处理，例如，创建一个新的DataFrame并在其中添加这些数据，最后将其存储为CSV文件以进行进一步数据分析。

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