从Python数据领域中，大家最常用的可能还是 pandas 和 numpy 两个库。但奈何 pandas 对Excel的读取速度实在是太慢了，所以个人在基础环境下更倾向使用 Calamine 来进行excel的数据处理。

1. 读取速度最高的Excel库

在处理 xlsx、xls、xlsb、xlsm 格式文件时，速度是最重要的因素。以下是针对Excel读取速度最快的库：

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
Calamine 基于Rust，支持读取XLSX、XLSB、XLS文件 性能极快，特别适合大文件读取 仅限读取，不支持写入 极大Excel文件的读取利器
Openpyxl 支持读取和写入Excel文件，主要处理XLSX文件 功能全面，兼容性好 性能较一般，较慢 兼容性较好，支持Excel的多种操作
xlrd 专门用于读取XLS文件 读取XLS文件效率高 不再支持XLSX，官方不再更新 适合处理老旧的XLS文件
Pyxlsb 处理Excel Binary格式（XLSB） 处理大文件XLSB速度极快 只支持XLSB格式，不支持XLSX或XLS 如果数据量大且格式为XLSB时极为高效

推荐库：

  • Calamine：适合大规模Excel读取，性能最优。
  • Openpyxl：兼容性好，功能全面，适合需要兼顾读写的场景。
  • Pyxlsb：针对XLSB文件的读取非常高效。

2. 读取速度最高的CSV库

对于海量的CSV文件处理，以下是速度最快的CSV读取库推荐：

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
Polars 支持多线程处理，极快的CSV读取速度 多线程处理，性能极其优越 兼容性不如pandas 大型CSV文件读取的极佳选择
Pandas 功能全面，兼容性好，支持CSV的多种处理 功能丰富，兼容性好 处理极大CSV文件时性能一般 处理中小型CSV文件时功能完善
Vaex 内存使用优化，处理TB级别CSV文件 内存使用极其高效，支持延迟计算 学习曲线稍陡，复杂度高 适合大规模CSV文件的处理
csv-reader (rust) 基于Rust的CSV读取库，速度极快 速度极快，但并非Python原生库 针对超大数据集的极致性能

推荐库：

  • Polars：最适合大规模数据集的高性能多线程读取。
  • Vaex：内存高效，适合处理TB级的CSV文件。
  • Pandas：功能最全的CSV库，适合中小数据集。

3. 写入速度最高的CSV、Excel库

针对数据的写入，特别是CSV和Excel文件，以下是写入速度最快的库推荐，并区分了CSV与Excel的不同需求：

3.1 CSV写入速度

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
Polars 多线程处理，写入速度极快 适合大规模数据的处理 兼容性较少，功能较简单 大规模数据的写入极快
Pandas 支持多种CSV文件的写入，功能强大 易于使用，功能全面 处理超大文件时速度一般 适合中等规模数据的写入
csv-writer (rust) 高性能CSV写入库，基于Rust实现 速度极快，适合写入极大数据集 非Python原生库 性能极高，适合超大数据的CSV写入

推荐库：

  • Polars：多线程写入CSV非常高效。
  • Pandas：功能强大，适合中小规模数据写入。
  • csv-writer (rust) ：极大数据集的高效CSV写入选择。

3.2 Excel写入速度

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
XlsxWriter 专门用于写入Excel文件，支持丰富的Excel格式 性能极佳，支持格式化和图表 仅支持写入，不支持读取 性能极好，特别适合Excel写入
Openpyxl 支持读取和写入Excel文件 支持丰富的格式和多种Excel操作 性能相对较慢 适合读写场景的统一处理
pyexcelerate 用于快速生成Excel文件 性能较高，支持批量数据生成 功能不如Openpyxl丰富 写入大量数据到Excel文件时性能极佳

推荐库：

  • XlsxWriter：性能最优，专门用于写入Excel文件。
  • pyexcelerate：适合生成大量数据的Excel文件。
  • Openpyxl：适合读写兼备的场景。

4. 其他数据治理相关库

除了CSV和Excel的读写外，处理数据的复杂筛选、SQL操作、数据分析等也很重要。以下是推荐的其他数据治理相关库：

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
DuckDB 支持SQL查询，处理结构化数据，直接从CSV、Excel等文件读取数据 支持SQL-like查询，处理大规模数据集 主要处理结构化数据，无法处理非结构化数据 支持在本地设备上进行复杂SQL查询
Polars 支持多线程处理，适合复杂筛选和数据操作 速度极快，特别适合大数据的过滤与分析 API较新，兼容性不如pandas 适合多线程场景和复杂过滤
Vaex 内存使用高效，适合大规模数据集的治理和分析 内存极其高效，但学习曲线稍陡 适合处理超大规模的数据集
SQLite 轻量级数据库，适合本地处理，支持复杂SQL查询 易于使用，适合小型到中型数据集 处理大数据集性能一般 轻量级本地SQL查询利器

推荐库：

  • DuckDB：适合复杂SQL查询，性能极佳。
  • Polars：适合多线程数据处理，筛选和治理复杂数据。
  • SQLite：轻量级数据库，适合处理中小型数据治理任务。

5. 其他场景库推荐

针对不同的数据处理场景，还可以使用以下库：

数据格式转换

库名称 主要功能 优势 缺点 推荐理由
Pandas 支持多种格式（CSV、Excel、JSON等）之间的转换 功能强大，格式转换灵活 大规模数据性能一般 多种格式转换的万能库
Pyexcel 轻量级库，支持Excel到CSV、JSON等格式的转换 易于使用，轻量高效 主要用于Excel文件，功能较少 小型数据转换场景的最佳选择

推荐库：

  • Pandas：功能丰富，支持各种格式转换。
  • Pyexcel：轻量高效，适合Excel到CSV等格式的转换。

总结

  • 读取速度最高的Excel库：Calamine、Openpyxl、Pyxlsb
  • 读取速度最高的CSV库：Polars、Vaex
  • 写入速度最高的CSV库：Polars、Pandas、csv-writer
  • 写入速度最高的Excel库：XlsxWriter、pyexcelerate、Openpyxl
  • 其他数据治理相关库：DuckDB、Polars、SQLite
版权声明与使用须知（附加）
  1. 除特别标注外，本站呈现的全部文字、图片、音视频及其他素材均系原创或已获合法授权，受《著作权法》及国际公约保护。
  2. 未经书面许可，任何个人或机构不得擅自复制、转载、抓取、传播或以其它方式使用本站内容；合理引用时请注明来源并遵守“合理使用”原则。
  3. 若您认为本站内容可能侵犯您的合法权益，请通过联系我们提交权属证明及说明，我们将在5个工作日内处理并反馈。
  4. 对标注“来源网络”或“用户投稿”的内容：
    1. 版权归原作者所有，本站仅作展示与索引，不代表本站立场。
    2. 上传前请确保已获必要授权，严禁发布侵权或违法违规内容。
    3. 发现违规请优先邮件或微信反馈，我们将在24小时内核查并处置。

本站保留随时更新本声明的权利，更新版本自发布之日起生效。