摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较
# 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_xls.sheet_names) data={} for name in data_xls.sheet_names: df=data_xls.parse(sheetname=name,header=None) data[name]=df # print(df) # print(name) return data # 方法3 def read_excel2(path): data_xls = pd.io.excel.ExcelFile(path) data={} print(data_xls.sheet_names) for name in data_xls.sheet_names: df=pd.read_excel(data_xls,sheetname=name,header=None) data[name]=df return data
运行结果
结论:若读取多个sheet表格时,方法2和方法3相对于方法1的效率较高。
需要解决的问题:
方法1的解析结果
方法2的解析结果
方法3的解析结果
以上这篇解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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