在python中处理大量excel行

我有

.xlsx

文件，其中只包含一列名为“nomenktura”，包含数千行（从60k到600k）。所有的值都是字符串。我需要检查它们是否符合我的模式。如果没有，我应该更改它们（）并将结果导出到另一个

.xlxs

文件中

我编写了一个基本代码，可以使用pandas完成我需要的所有操作，但随着时间的推移，它的工作速度会变慢（前5k行在3分钟内处理，下5k行在30分钟内处理，依此类推）。 我是Python新手，熊猫完全是初学者。我想到的唯一想法是通过

pd.DataFrame

中的所有元素进行迭代，使用我的函数

change\u nomen（）

处理它们，将它们附加到一个空数组中，并使用此数组创建新的

pd.DataFrame

。然后直接导出到excel

下面是一个简短的程序版本，显示我使用的逻辑

import pandas as pd

def change_nomen(nomen):
    # code with millions of elif
    return new_nomen

def main():
    data = pd.read_excel("data\\test\\100k_test.xlsx")
    new_nomen_name_list = {"nomenklatura": []}

    for nomen in data["nomenklatura"]:
        new_nomen_name_list["nomenklatura"].append(change_nomen(nomen))
    
    result = pd.DataFrame(data = new_nomen_name_list)
    result.to_excel("data\\test_output\\100 000_added_zeroes.xlsx")
    
main()

我应该使用什么工具来加速我的程序？我知道

pandas.DataFrame.apply（）

或

numpy.array（）

可以帮我解决这个问题。但最有效的解决方案是什么？也许我应该试试别的

谢谢你的回答

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