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首頁大數(shù)據(jù)時代python讀取excel xlrd和pandas區(qū)別？
python讀取excel xlrd和pandas區(qū)別？
2023-04-23
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Python是一種流行的編程語言，廣泛用于數(shù)據(jù)分析和處理。其中，讀取Excel文件是Python數(shù)據(jù)處理中常見的任務(wù)之一。在Python中，有兩個主要的庫可以用于讀取Excel文件：xlrd和pandas。

xlrd是Python中最受歡迎的Excel閱讀器庫之一。它提供了幾個有用的方法，使得操作Excel文件變得容易。使用xlrd，您可以輕松地打開Excel文件、讀取工作表、讀取單元格值等。xlrd支持xls和xlsx格式的Excel文件，并在許多Python應(yīng)用程序中廣泛使用。

Pandas是另一個強(qiáng)大的Python庫，用于數(shù)據(jù)分析和處理。與xlrd相比，pandas提供了更高級的功能，例如數(shù)據(jù)篩選、聚合和轉(zhuǎn)換，并且能夠快速地讀取Excel文件。Pandas支持多種文件格式，包括csv、json、SQL等，能夠輕松地將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DataFrame中進(jìn)行處理。

下面我們來詳細(xì)比較一下xlrd和pandas在讀取Excel文件方面的區(qū)別：

  1. 速度

pandas在讀取Excel文件時比xlrd快，尤其是當(dāng)文件較大時，性能差異更為明顯。這是因為pandas利用了多線程機(jī)制，將讀取數(shù)據(jù)的任務(wù)分解成多個子任務(wù)并行執(zhí)行，從而加快了讀取速度。

  1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

xlrd在讀取Excel文件時，將數(shù)據(jù)存儲在多維數(shù)組中。這使得xlrd在讀取簡單的Excel文件時非常快。但是，在處理大型、復(fù)雜的Excel文件時，這種方法會導(dǎo)致內(nèi)存問題和性能問題。

pandas使用DataFrame作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲Excel數(shù)據(jù)。與多維數(shù)組相比，DataFrame具有更高的靈活性和可擴(kuò)展性。它支持多種數(shù)據(jù)類型，可以輕松地對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和轉(zhuǎn)換，并且可以容易地從其他數(shù)據(jù)源中加載數(shù)據(jù)。

  1. 數(shù)據(jù)清洗

當(dāng)您需要對Excel文件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，pandas比xlrd更為強(qiáng)大。Pandas提供了一些非常有用的函數(shù)，例如dropna、fillna等，使您能夠輕松地刪除或填充缺失值，去除重復(fù)項，以及執(zhí)行各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作。這些功能使得pandas成為數(shù)據(jù)分析和清理的理想選擇。

  1. 代碼復(fù)雜度

相較于xlrd，pandas的代碼更簡潔。pandas為讀取Excel數(shù)據(jù)提供了一系列簡單易用的API，如read_excel()函數(shù)。而使用xlrd需要編寫更多的代碼來完成同樣的任務(wù)。此外，pandas的文檔和社區(qū)支持都非常好，可以幫助您更快地入門和使用。

總的來說，pandas在讀取Excel文件方面比xlrd更為強(qiáng)大、快速和靈活。如果您需要對Excel數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，建議使用pandas。如果您只需要簡單地讀取Excel文件數(shù)據(jù)，則使用xlrd就可以了。無論是哪種庫，在使用之前都需要安裝相應(yīng)的依賴項。

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