ExcelFile VS. 在pandas中的read_excel
我正在潜入大pandas并进行实验。 至于从Excel文件读取数据。 我想知道使用ExcelFile和read_excel有什么区别。 两者似乎都可以工作（虽然语法稍微不同，可以预料），并且文档支持两者。 在这两种情况下，文档描述的方法都是一样的：“将Excel表读入DataFrame”和“将Excel表读入pandas DataFrame”。 （ read_excel文档和excel_file文档 ）
我在这里看到了SO的答案，它使用了无论是处理差异还是W / O。 此外，谷歌search没有产生讨论这个问题的结果。
WRT我的testing，这些似乎相当：
path = "test/dummydata.xlsx" xl = pd.ExcelFile(path) df = xl.parse("dummydata") # sheet name 和
path = "test/dummydata.xlsx" df = pd.io.excel.read_excel(path, sheetname=0)
除了后者为我省了一行外，这两者之间是否有区别，是否有理由使用其中之一？
谢谢！
ExcelFile.parse更快。
假设你正在循环读取dataframe。 用ExcelFile.parse你只需传递Excelfile对象（在你的情况下xl ）。 所以excel表只是加载一次，你用它来获取你的数据框。 在Read_Excel的情况下，您传递path而不是Excelfile对象。 所以基本上每次工作簿再次加载。 如果您的工作簿中有大量的工作表和成千上万的行，就会造成混乱。
我相信pandas第一次执行的是使用了两步的过程，但后来又添加了一个叫做read_excel的进程。 大概留下了第一个，因为人们已经在使用它