想使用pandas.read_excel读取一个1.02G左右的xlsx文件，物理内存满了都打不开
本人新手一枚，学习python主要为了做一些比较大的数据的处理，现在想读取一个1.02G左右大小的Excel文件（xlsx格式的），内有96个sheet，代码如下：import pandas as pd
t = pd.read_excel('path')
print(t)
电脑有内存8G， 运行代码后内存占用会不断增加，然后维持在5000M左右（内存使用率95%左右），一会减少个几百M，然后又继续增加。等了半个小时左右都读不出来。
用 openpyxl 读也是这样子
import openpyxl
t = openpyxl.load_workbook('path')
在这里向各位大佬请求帮助，先谢谢各位大佬了{:5_111:} 没见过这么大的文件。。。。。。。你用office能打开么。。。。。。这么多数据怎么不用数据库存储？
可以尝试分页分段读取，，，，，，不要一次全部读
有个参数：
skiprows :类列表
开始时跳过的行（0索引）
skip_footer : 整型, 默认为 0
结束时的行(0-索引) 用office能打开 另存为csv {:10_266:} 疾风怪盗 发表于 2020-10-8 17:26
没见过这么大的文件。。。。。。。你用office能打开么。。。。。。这么多数据怎么不用数据库存储？
可以 ...
是一个软件导出来的，就是这个格式的，木的办法。。。
office的话看电脑配置吧，有时候打得开。
刚才又试了一次，一直等的话倒是可以读取，就是内存用得有点吓人，一直在90-95%这样波动，有种满了又漏了的感觉。但是读取完之后实际上并不占用这么多内存，不知道是不是python读取过程中会多使用一些内存，但是删除得不及时。
还有你说的这个skiprows、skip_footer、nrows的参数我也试了一下，不知道为什么，即是我只让他读取很少的几行，读取的时间也跟读取整个文件差不多（结果print出来确实只有我让他读的几行），有种读完之后再切片给我的感觉。。。{:5_99:} kogawananari 发表于 2020-10-8 22:45
用office能打开 另存为csv
就是有些电脑会打不开，所以想用python处理一下变成小点的文件{:10_266:} excel好像只能查看104万行数据。。。。你这怕是几千万行。可以一列一列的读取处理吧，不用一次性全部读取。
address=pd.read_csv("C:/..../文件名",usecols=)
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