有哪些 Python3 选项可以有效地(性能和内存)提取工作表名称和给定工作表，以及来自非常大的 .xlsx 文件的列名？
我试过使用 Pandas :
对于使用 pd.ExcelFile 的工作表名称:
xl = pd.ExcelFile(filename)
return xl.sheet_names
对于使用
pd.ExcelFile 的列名: xl = pd.ExcelFile(filename)
df = xl.parse(sheetname, nrows=2, **kwargs)
df.columns
对于使用
pd.read_excel 的列名有和没有nrows (>v23): df = pd.read_excel(io=filename, sheet_name=sheetname, nrows=2)
df.columns
然而，
pd.ExcelFile和 pd.read_excel似乎在内存中读取了整个 .xlsx，因此速度很慢。非常感谢!
最佳答案
这是我可以与您分享的最简单的方法:
# read the sheet file
import pandas as pd
my_sheets = pd.ExcelFile('sheet_filename.xlsx')
my_sheets.sheet_names
关于excel - 使用 Python3 从大型 .xlsx 中高效提取工作表名称和列名称，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51783141/