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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
正文完
