在处理大量数据时，性能是一个重要因素。以下是一些优化性能的建议，以及如何在读取Excel文件后对数据进行存储、增删改查操作：
1. 使用合适的库读取Excel文件
对于大型Excel文件，pandas库是一个不错的选择，因为它提供了快速的读取和写入功能。
2. 读取时仅加载需要的列
如果不需要Excel文件中的所有数据，可以在读取时指定只加载特定的列。
use_cols = ['Column1', 'Column2'] # 指定需要读取的列名
df = pd.read_excel('path_to_your_excel.xlsx', usecols=use_cols)
3. 数据存储
对于增删改查操作，可以使用以下方法：
- 存储到CSV：简单，易于使用，但不适合大量数据的频繁更新。
- 存储到数据库：使用SQLite、MySQL、PostgreSQL等数据库存储数据，适合需要频繁更新和查询的大量数据。
4. 增删改查操作
- 增加：将新数据追加到DataFrame，然后写入文件或数据库。
- 删除：根据条件从DataFrame中删除数据，然后更新存储。
- 修改：更新DataFrame中的数据，然后同步更新存储。
- 查询：直接在DataFrame中进行，或使用数据库的查询功能。
5. 示例代码
以下是一个使用pandas和SQLite数据库进行数据存储和操作的示例：
import pandas as pd
import sqlite3
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('path_to_your_excel.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2'])
# 连接到SQLite数据库
# 如果文件不存在，会自动在当前目录创建一个数据库文件
conn = sqlite3.connect('data.db')
df.to_sql('excel_data', conn, if_exists='replace', index=False)
# 增加数据
new_data = pd.DataFrame({
'Column1': ['new_value1'], 'Column2': ['new_value2']})
new_data.to_sql('excel_data', conn, if_exists='append', index=False)
# 删除数据
# 假设我们要删除Column1为'value_to_delete'的行
delete_query = "DELETE FROM excel_data WHERE Column1 = 'value_to_delete'"
conn.execute(delete_query)
# 修改数据
# 假设我们要将Column1为'old_value'的行的Column2更新为'new_value'
update_query = "UPDATE excel_data SET Column2 = 'new_value' WHERE Column1 = 'old_value'"
conn.execute(update_query)
# 查询数据
select_query = "SELECT * FROM excel_data WHERE Column1 = 'some_value'"
query_result = pd.read_sql_query(select_query, conn)
# 关闭数据库连接
conn.close()
6. 性能优化提示
- 对于非常大的Excel文件，考虑使用
dtype参数指定列的数据类型，以减少内存使用。 - 使用数据库索引来提高查询效率。
- 如果可能，使用服务器级别的数据库系统，如PostgreSQL或MySQL，它们对大量数据的存储和查询进行了优化。
- 对于非常大的数据集，考虑使用分区表或归档旧数据以提高性能。
