PythonでExcelファイルを扱う際、特に大きなファイルを処理するときにはパフォーマンスが重要となります。以下に、PythonでExcelファイルを高速に読み込むためのいくつかの方法を紹介します。
CSV形式を利用する
PythonでExcelファイルを読み込む際には、CSV形式を利用することで読み込み速度が向上します。具体的には、ExcelファイルをCSV形式で保存し、そのCSVファイルをPythonで読み込むことで、読み込み速度が大幅に改善されます。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("your_file.csv")
ただし、CSVファイルは一般的にExcelファイルよりもファイルサイズが大きくなる傾向があります。
データフレームの効率的な作成
PandasのDataFrameの作成方法を変更することで、プロセスをスピードアップできます。各ファイルを既存のDataFrameに追加する代わりに、各DataFrameを個別にリストにロードします。次に、リスト全体を単一のDataFrameに連結します。
import pandas as pd
df_list = []
for file_number in range(10):
temp = pd.read_csv(f"Dummy {file_number}.csv")
df_list.append(temp)
df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
XML形式を利用する
Excelファイルの中身を見ると、実はXML形式でデータが記載されています。そのため、XMLファイルを直接読み込むことで、高速にデータを抽出することが可能です。
from lxml import etree
tree = etree.parse("your_file.xml")
root = tree.getroot()
# XMLファイルからデータを抽出
以上のように、PythonでExcelファイルを高速に読み込むための方法はいくつか存在します。適切な方法を選択することで、大きなExcelファイルの処理を効率的に行うことが可能となります。.