Pandas读取xlsx和xls文件时，默认引擎有何不同？

Question

在使用Pandas读取Excel文件时，`read_excel`函数会根据文件扩展名自动选择默认引擎。当读取`.xls`文件时，默认使用`xlrd`引擎，但需要注意的是，从Pandas 1.3.0版本开始，`xlrd`已不再支持`.xlsx`文件，因此读取`.xlsx`文件时，默认引擎切换为`openpyxl`。如果尝试用过时的`xlrd`读取`.xlsx`文件，可能会引发错误。 常见问题：为什么我的代码在读取`.xlsx`文件时提示“`xlrd`不支持此格式”？这是因为`xlrd`库仅支持旧版的`.xls`文件，而`.xlsx`文件需要使用`openpyxl`或`pyxlsb`等现代引擎。解决方法是确保安装了`openpyxl`，并明确指定引擎参数，例如`pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')`。此外，读取大型Excel文件时，推荐指定`usecols`参数以优化性能和内存占用。

Answer 1

1. 问题概述

在使用Pandas库读取Excel文件时，开发者可能会遇到一个问题：尝试读取`.xlsx`文件时，系统提示“`xlrd`不支持此格式”。这种错误的根本原因在于`xlrd`引擎仅支持旧版的`.xls`文件，而从Pandas 1.3.0版本开始，`xlrd`已不再支持`.xlsx`文件。

Pandas的`read_excel`函数会根据文件扩展名自动选择默认引擎。当处理`.xls`文件时，默认使用`xlrd`；而对于`.xlsx`文件，则切换为`openpyxl`引擎。如果未正确指定引擎或依赖过时的库，就可能引发上述错误。

2. 技术分析

以下是可能导致该问题的常见场景和技术细节：

• 场景一： 使用了较新的Pandas版本（如1.3.0及以上），但代码中没有明确指定引擎参数。
• 场景二： 系统环境中安装了`xlrd`库，但未安装`openpyxl`库。
• 场景三： 在读取大型Excel文件时，未优化内存使用（例如未使用`usecols`参数）。

为了更好地理解问题，可以参考以下流程图：

graph TD;
            A[读取Excel文件] --> B{文件类型是.xlsx?};
            B -- 是 --> C{是否安装openpyxl?};
            B -- 否 --> D[使用xlrd引擎];
            C -- 否 --> E[报错：xlrd不支持此格式];
            C -- 是 --> F[成功读取];

3. 解决方案

针对上述问题，以下是具体的解决步骤：

1. 确保安装了`openpyxl`库。可以通过运行以下命令安装：pip install openpyxl。
2. 在调用`pd.read_excel`时，明确指定引擎参数为`openpyxl`，例如：pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')。
3. 对于大型Excel文件，建议使用`usecols`参数来限制读取的列数，从而优化性能和内存占用。例如：pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['A', 'B'])。

以下是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 明确指定引擎为openpyxl
df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl')

# 优化性能：仅读取特定列
df_optimized = pd.read_excel('large_file.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2'], engine='openpyxl')
    

4. 进阶优化与注意事项

除了基本的解决方法，以下是一些进阶优化建议：

优化点	描述
分块读取	对于超大文件，可以结合`chunksize`参数分块读取数据，避免一次性加载过多数据到内存。
多线程处理	在多核CPU环境下，考虑使用多线程或多进程技术加速数据处理。
文件格式转换	如果频繁操作`.xlsx`文件，可以考虑将其转换为更高效的格式（如CSV或Parquet）以提升性能。

此外，还需注意不同引擎的兼容性问题。例如，某些特殊格式的Excel文件可能需要使用`pyxlsb`引擎进行读取。