[教程]揭秘Python高效读取文件夹内所有Excel文件的绝招

在Python中，处理Excel文件是一个常见的任务，尤其是在数据分析和科学计算领域。由于Excel文件可能包含大量数据，因此高效读取这些文件变得至关重要。以下是一些技巧和代码示例，用于高效地读取同一...

在Python中，处理Excel文件是一个常见的任务，尤其是在数据分析和科学计算领域。由于Excel文件可能包含大量数据，因此高效读取这些文件变得至关重要。以下是一些技巧和代码示例，用于高效地读取同一文件夹内的所有Excel文件。

1. 使用pandas库

pandas是Python中处理数据的一个强大库，它提供了读取Excel文件的便捷方法。以下是如何使用pandas读取指定文件夹内所有Excel文件的步骤：

1.1 安装pandas和openpyxl

首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库。openpyxl是pandas读取Excel文件所依赖的库。

pip install pandas openpyxl

1.2 导入所需库

import pandas as pd
import os

1.3 定义函数来读取文件夹内的所有Excel文件

def read_excel_files(directory): # 获取指定目录下的所有文件 files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] # 初始化一个空的DataFrame列表 dataframes = [] # 遍历所有文件 for file in files: # 构建文件的完整路径 file_path = os.path.join(directory, file) # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path) # 将读取的数据追加到DataFrame列表中 dataframes.append(df) return dataframes

1.4 使用函数读取数据

directory = 'path_to_your_directory' # 替换为你的Excel文件所在文件夹路径
dataframes = read_excel_files(directory)

2. 并行读取

当文件夹内有大量Excel文件时，可以采用并行处理来提高读取效率。Python的concurrent.futures模块可以帮助我们实现这一点。

2.1 导入并行处理库

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2.2 修改函数以支持并行处理

def read_excel_file(file_path): return pd.read_excel(file_path)
def read_excel_files_concurrently(directory): files = [os.path.join(directory, f) for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] with ThreadPoolExecutor() as executor: dataframes = list(executor.map(read_excel_file, files)) return dataframes

2.3 使用并行函数读取数据

dataframes = read_excel_files_concurrently(directory)

3. 读取特定列

如果你只需要读取特定列，可以使用usecols参数来提高效率。

df = pd.read_excel(file_path, usecols=['列名1', '列名2'])

4. 总结

使用pandas和Python可以高效地读取文件夹内的所有Excel文件。通过使用并行处理和选择读取特定列，可以进一步优化读取效率。这些技巧可以帮助你在处理大量数据时节省时间。