Python：在多张工作表上将 Pandas DataFrame 写入 Excel 的最快方法

Question

我需要将 24 个 pandas 数据帧（140 列 x 400 行） 导出到 Excel，每个都导出到不同的工作表中。

我正在使用 pandas' 内置 ExcelWriter。运行 24 个场景，需要：

写入.xls 文件需要 51 秒（使用 xlwt）

86 秒写入 .xlsx 文件（使用 XlsxWriter）

141 秒写入 .xlsm 文件（使用 openpyxl）

21 秒即可运行程序（无 Excel 输出）

写信给.xls 的问题是电子表格不包含格式化样式，所以如果我在 Excel 中打开它，选择一列，然后单击“逗号”按钮来格式化数字，它会告诉我：'找不到样式逗号'。我写信给.xlsx 没有遇到这个问题，但这更慢。

关于如何加快导出速度有什么建议吗？ 我不可能是第一个遇到这个问题的人，但是在搜索论坛和网站数小时后，我还没有找到任何明确的解决方案。

我唯一能想到的就是用Python导出成csv文件，然后写一个Excel宏把所有的CSV合并成一个电子表格。

.xls 文件为 10 MB，.xlsx 为 5.2 MB

谢谢！

Answer 1

不管怎样，这就是我在 xlwt 中格式化输出的方式。文档（或至少是）参差不齐，所以我不得不猜测其中的大部分内容！

import xlwt

style = xlwt.XFStyle()
style.font.name = 'Courier'
style.font.height = 180
style.num_format_str = '#,##0'

# ws0 is a worksheet
ws0.write( row, col, value, style )

另外，我相信我在尝试将生成的电子表格格式化为 excel（Office 2010 版本）时重复了您的错误消息。这很奇怪，但有些下拉工具栏格式选项有效，有些则无效。但是，如果我通过右键单击“格式化单元格”，它们看起来都可以正常工作。

Answer 2

这是benchmark for different Python to Excel modules。

这是发布时使用最新版本模块的 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        : 0.7.5

Dimensions:
    Rows = 9600 (400 x 24)
    Cols = 140

Times:
    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，请务必为您自己的设置验证这些结果。

另外，由于您专门询问了 Pandas，请注意 PyExcelerate isn't supported。