将Excel文件从Python读入内存并将工作表传递给Pandas

我想读入一个excel文件的多张表格中的多个数据框

到目前为止，我使用：

myfile           = filename
myfilecomplete = os.path.join(mypath,myfile)
df_data=pd.read_excel(myfilecomplete, sheet_name='DATA',skiprows=4, indexcol=1,usecols="A:i")

Excel文件中大约有10张表格需要阅读。因此，我将最后一行重复10次，以适应每张图纸：

df_data2=pd.read_excel(myfilecomplete, sheet_name='Whatever',skiprows=3, indexcol=1,usecols="A:O")

等等

观察每一页的阅读方式（列和起始行）

现在，这个过程需要相当长的时间。excel文件不是非常大（大约3MB），只有大约1/3的表格有标题

我正试图找到加速这一进程的方法。等待10秒太多了，因为这个过程必须由用户连续运行

有什么想法吗？ 我认为使用pd.read_excel，每次读取工作表时代码都会访问光盘，而将excel工作表加载到内存中并从中解析工作表似乎更符合逻辑。那会有帮助吗？你是怎么做到的

我还是个新手，但我听过很多关于并发和并行计算的东西，这对我有帮助吗

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谢谢。

您可以使用

ExcelFile

一次读取整个文件，然后从中读取各个页面

xlFile = pd.ExcelFile(myfilecomplete)
df_data = pd.read_excel(xlFile, sheet_name='DATA',skiprows=4, indexcol=1,usecols="A:i")
df_data2 = pd.read_excel(xlFile, sheet_name='Whatever',skiprows=3, indexcol=1,usecols="A:O")

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伟大的我的路=40秒，你的路=8秒