如何制作从大型 xlsx 文件加载 pandas DataFrame 的进度条？

Question

来自https://pypi.org/project/tqdm/ ：

import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 6)))
tqdm.pandas(desc="my bar!")p`
df.progress_apply(lambda x: x**2)

我拿了这段代码并对其进行了编辑，以便我从 load_excel 创建一个 DataFrame 而不是使用随机数：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import numpy as np

filename="huge_file.xlsx"
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(filename))
tqdm.pandas()
df.progress_apply(lambda x: x**2)

这给了我一个错误，所以我将 df.progress_apply 更改为：

df.progress_apply(lambda x: x)

这是最终代码：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import numpy as np

filename="huge_file.xlsx"
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(filename))
tqdm.pandas()
df.progress_apply(lambda x: x)

这会产生一个进度条，但它实际上并没有显示任何进度，而是加载了进度条，并且在操作完成后跳到 100%，这违背了目的。

我的问题是：如何让这个进度条工作？
progress_apply 中的 function 实际上是做什么的？
有更好的方法吗？ 也许是 tqdm 的替代品？

任何帮助是极大的赞赏。

Answer 1

不管用。 pd.read_excel阻塞，直到文件被读取，并且无法从该函数获取有关其执行过程中进度的信息。

它适用于您可以按块进行的读取操作，例如

chunks = []
for chunk in pd.read_csv(..., chunksize=1000):
    update_progressbar()
    chunks.append(chunk)

但据我所知tqdm还需要提前知道块的数量，因此对于正确的进度报告，您需要先阅读完整文件....

Answer 2

以下是使用 tqdm 的单行解决方案：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

df = pd.concat([chunk for chunk in tqdm(pd.read_csv(file_name, chunksize=1000), desc='Loading data')])

如果您知道要加载的总行数，则可以将该信息与参数total添加到 tqdm 函数中，得到百分比 output。

Answer 3

免责声明：这仅适用于xlrd引擎并且没有经过彻底测试！

这个怎么运作？ 我们猴子补丁xlrd.xlsx.X12Sheet.own_process_stream方法负责从类文件流加载工作表。 我们提供自己的流，其中包含我们的进度条。 每个工作表都有自己的进度条。

当我们想要进度条时，我们使用load_with_progressbar()上下文管理器，然后执行pd.read_excel('<FILE.xlsx>') 。

import xlrd
from tqdm import tqdm
from io import RawIOBase
from contextlib import contextmanager


class progress_reader(RawIOBase):
    def __init__(self, zf, bar):
        self.bar = bar
        self.zf = zf

    def readinto(self, b):
        n = self.zf.readinto(b)
        self.bar.update(n=n)
        return n


@contextmanager
def load_with_progressbar():

    def my_get_sheet(self, zf, *other, **kwargs):
        with tqdm(total=zf._orig_file_size) as bar:
            sheet = _tmp(self, progress_reader(zf, bar), **kwargs)
        return sheet

    _tmp = xlrd.xlsx.X12Sheet.own_process_stream

    try:
        xlrd.xlsx.X12Sheet.own_process_stream = my_get_sheet
        yield
    finally:
        xlrd.xlsx.X12Sheet.own_process_stream = _tmp


import pandas as pd

with load_with_progressbar():
    df = pd.read_excel('sample2.xlsx')

print(df)

进度条截图：

Answer 4

这可能对有类似问题的人有所帮助。 在这里你可以获得帮助

例如：

for i in tqdm(range(0,3), ncols = 100, desc ="Loading data.."): 
    df=pd.read_excel("some_file.xlsx",header=None)
    LC_data=pd.read_excel("some_file.xlsx",'Sheet1', header=None)
    FC_data=pd.read_excel("some_file.xlsx",'Shee2', header=None)    
print("------Loading is completed ------")

Answer 5

以下是根据网友rocksportrocker的优秀回答。

• 我是Python初学者！
• 下面请看我使用rocksportrocker用户推荐的第一个版本。

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import pandas as pd

print("Info: Loading starting.")

# https://stackoverflow.com/questions/52209290
temp = [];
myCounter = 1;
myChunksize = 10000;
# https://stackoverflow.com/questions/24251219/
for myChunk in pd.read_csv('YourFileName.csv', chunksize = myChunksize, low_memory = False):
    print('# of rows processed: ', myCounter*myChunksize)
    myCounter = myCounter + 1;
    temp.append(myChunk)
    
print("Info: Loading complete.")

# https://stackoverflow.com/questions/33642951
df = pd.concat(temp, ignore_index = True)
df.head()