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我有一个14MB的Excel文件和五个工作表我正在阅读Pandas数据帧,虽然下面的代码有效,但需要9分钟!

有没有人有加快速度的建议？

import pandas as pd

def OTT_read(xl,site_name):
    df = pd.read_excel(xl.io,site_name,skiprows=2,parse_dates=0,index_col=0,
                       usecols=[0,1,2],header=None,
                       names=['date_time','%s_depth'%site_name,'%s_temp'%site_name])
    return df

def make_OTT_df(FILEDIR,OTT_FILE):
    xl = pd.ExcelFile(FILEDIR + OTT_FILE)
    site_names = xl.sheet_names
    df_list = [OTT_read(xl,site_name) for site_name in site_names]
    return site_names,df_list

FILEDIR='c:/downloads/'
OTT_FILE='OTT_Data_All_stations.xlsx'
site_names_OTT,df_list_OTT = make_OTT_df(FILEDIR,OTT_FILE)

如何从谷歌驱动器导入MS-excel(.xlsx)文件到colaboratory？

excel_file = drive.CreateFile({'id':'some id'})

工作(drive是一个pydrive.drive.GoogleDrive对象).但,

print excel_file.FetchContent()

返回无.和

excel_file.content()

抛出:

()----> 1 excel_file.content()中的TypeErrorTraceback(最近一次调用最后一次)

TypeError:'_ no.BytesIO'对象不可调用

我的意图是(给定一些有效的文件'id')将其作为io对象导入,可以通过pandas读取read_excel(),最后从中获取pandas数据帧.

我有一个由几张纸组成的Excel文件。我需要将它们分别加载为单独的数据帧。对于此类任务，有什么与pd.read_csv（“”）类似的功能？

PS由于大小，我无法在Excel中复制和粘贴单张纸