Python：在多个工作表上将pandas DataFrame写入Excel的最快方法

概述我需要将24个pandas数据框(140列x 400行)导出到Excel,每个都放到不同的工作表中. 我正在使用pandas的内置ExcelWriter.运行24个场景,需要： 写入.xls文件51秒(使用xlwt) 写入.xlsx文件需要86秒(使用XlsxWriter) 141秒写入.xlsm文件(使用openpyxl) 只运行程序21秒(无Excel输出) 写入.xls的问题是电子表格中没有 我需要将24个pandas数据框(140列x 400行)导出到Excel,每个都放到不同的工作表中.

我正在使用pandas的内置ExcelWriter.运行24个场景,需要：

写入.xls文件51秒(使用xlwt)

写入.xlsx文件需要86秒(使用XlsxWriter)

141秒写入.xlsm文件(使用openpyxl)

只运行程序21秒(无Excel输出)

写入.xls的问题是电子表格中没有格式化样式,所以如果我在Excel中打开它,选择一个列,然后单击“逗号”按钮来格式化数字,它会告诉我：’样式逗号未找到”.我写这个问题并没有写到.xlsx,但这甚至更慢.

有关如何使出口更快的任何建议？
我不能成为第一个遇到这个问题的人,但经过几个小时的搜索论坛和网站,我还没有找到任何明确的解决方案.

我唯一能想到的是使用Python导出到csv文件,然后编写一个Excel宏来将所有CSV合并到一个电子表格中.

.xls文件为10 MB,.xlsx为5.2 MB

谢谢！

解决方法 这是一个 benchmark for different Python to Excel modules.

以下是使用发布时最新版本模块的140列x(400 x 24)行的输出：

Versions:    python      : 2.7.7    openpyxl    : 2.0.5    pyexcelerate: 0.6.3    xlsxwriter  : 0.5.7    xlwt        : 0.7.5Dimensions:    Rows = 9600 (400 x 24)    Cols = 140Times:    pyexcelerate          :  11.85    xlwt                  :  17.64    xlsxwriter (optimised):  21.63    xlsxwriter            :  26.76    openpyxl   (optimised):  95.18    openpyxl              : 119.29

与任何基准测试一样,结果将取决于Python /模块版本,cpu,RAM和磁盘I / O以及基准测试本身.因此,请确保为您自己的设置验证这些结果.

此外,由于您特别询问了熊猫,请注意pyexcelerate isn’t supported.

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python：在多个工作表上将pandas DataFrame写入Excel的最快方法全部内容，希望文章能够帮你解决Python：在多个工作表上将pandas DataFrame写入Excel的最快方法所遇到的程序开发问题。

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