如何将Excel电子表格中满足特定条件的行读入Python？

我需要通过读取包含近50000行和81列的Excel电子表格，在Python中创建一个pandas数据框。该文件包含各种医疗专业人员的信息：医生、护士、护士从业者等。我只想在“PROFTYPE”列的值为“NURSEPRACT”的行中读取

我使用的是Python3.73，我已经读入了整个文件，然后我用PROFTYPE列对其进行了裁剪；但是读入的时间太长了。我只想读那些PROFTYPE=='NURSEPRACT'的行

df\u np=pd.read\u excel（SourceFile，sheetname='Data'，header=0）
df_np=df_np[df_np['PROFTYPE']=='NURSEPRACT']

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这段代码实际上是有效的，但那是因为我先读取整个文件。实际上，我只对那些满足PROFTYPE='NURSEPRACT'条件的内容感兴趣。

一个想法是你可以

仅加载“PROFTYPE”列

识别非护士从业人员行

加载整个表以仅保留行

这一战略正在实施：

df = pd.read_excel(SourceFile,
                   sheet_name='Data',
                   header=0,
                   usecols=['PROFTYPE']) # <-- Load just 'PROFTYPE' of the following table
# ID    PROFTYPE    YEARS_IN_PRACTICE  
# 1234  NURSEPRACT  12
# 43    NURSE   32
# 789   NURSEPRACT  4
# 34    PHYSICIAN   2
# 93    NURSEPRACT  13
row_numbers = [x+1 for x in df[df['PROFTYPE'] != 'NURSEPRACT'].index]
df = pd.read_excel(SourceFile, sheet_name='Data', header=0, skiprows=row_numbers)
# ID    PROFTYPE    YEARS_IN_PRACTICE
# 1234  NURSEPRACT  12
# 789   NURSEPRACT  4
# 93    NURSEPRACT  13

df=pd.read\u excel（源文件，
工作表_name='Data'，
标题=0，
usecols=['PROFTYPE']）#一个想法是你可以

仅加载“PROFTYPE”列
识别非护士从业人员行
加载整个表以仅保留行
这一战略正在实施：

df = pd.read_excel(SourceFile,
                   sheet_name='Data',
                   header=0,
                   usecols=['PROFTYPE']) # <-- Load just 'PROFTYPE' of the following table
# ID    PROFTYPE    YEARS_IN_PRACTICE  
# 1234  NURSEPRACT  12
# 43    NURSE   32
# 789   NURSEPRACT  4
# 34    PHYSICIAN   2
# 93    NURSEPRACT  13
row_numbers = [x+1 for x in df[df['PROFTYPE'] != 'NURSEPRACT'].index]
df = pd.read_excel(SourceFile, sheet_name='Data', header=0, skiprows=row_numbers)
# ID    PROFTYPE    YEARS_IN_PRACTICE
# 1234  NURSEPRACT  12
# 789   NURSEPRACT  4
# 93    NURSEPRACT  13

df=pd.read\u excel（源文件，
工作表_name='Data'，
标题=0，
usecols=['PROFTYPE']）#