有没有办法加快从.xlsm文件读取pd.read_excel()的速度？
是的，有几种方法可以加快从.xlsm文件读取数据的速度。
- 使用参数指定读取的数据范围：在调用pd.read_excel()函数时，可以使用参数指定要读取的数据范围，例如使用skiprows和nrows参数来跳过不需要的行或读取指定的行数。这样可以减少读取的数据量，从而提高读取速度。
- 使用pandas的read_csv()函数代替read_excel()函数：如果你的.xlsm文件中只包含单个工作表，并且没有复杂的格式和公式，可以将文件另存为.csv格式，然后使用pd.read_csv()函数来读取数据。相比于读取Excel文件，读取CSV文件的速度更快。
- 使用openpyxl库代替pandas来读取数据：openpyxl是一个专门用于读写Excel文件的Python库，相比于pandas，它在读取大型Excel文件时更高效。你可以使用openpyxl库来读取.xlsm文件中的数据，然后将数据转换为pandas的DataFrame对象进行后续处理。
- 使用并行处理：如果你的机器有多个CPU核心，可以使用并行处理来加快读取速度。你可以将.xlsm文件分割成多个部分，然后使用多个线程或进程同时读取这些部分，最后将结果合并起来。
- 优化硬件环境：如果你的机器配置较低，可能会影响读取速度。你可以考虑升级硬件，例如增加内存、使用SSD硬盘等，以提高读取速度。
这些方法可以根据你的具体需求和环境进行选择和组合使用。希望对你有帮助！
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