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Description:

pandasrw 0.0.7

pandas的I/O相对各类包一直偏慢且存在易用性问题，特别是对于大文件的读写，瓶颈非常明显。pandasio 库
通过将各类库进一步封装，提高了pandas 读写excel、csv等文件的性能和易用性。
安装
pip install pandasio

github 项目
https://github.com/stormtozero/pandasio
一、常用API
1、加载表
df=load(file_path, col_name=None,sheetname='Sheet1',engine="polars")

示例：输入路径读取Sheet1表的全部列，生产pandas的DataFrame 默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、
xlsx、csv和pkl格式
df=load(file_path)

2、写入表
dump(df,file_path,sheetname='Sheet1',engine="polars")

示例：输入路径，将pandas的DataFrame写入Sheet1表，默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、xlsx、csv和
pkl格式
dump(df,file_path)

3、查看表
可以在excel中打开DataFrame和文件路径进行查看，方便在jupyter等交互环境中使用。输入参数f既可以是文件路径也可以是DataFrame。
view(f)

4、写入增强
4.1、追加写
当参数mode="a"时能够追加写。
dump(df, file_path, mode="a", sheetname='Sheet1',cell='A1')

支持csv和excel的追加写。pandas对csv的追加写支持较好，但是对excel的追加写比较繁琐。本库通过分别通过pandas和xlwings实现了追加写，其中小数据集通过pandas较为快速方便，对于大数据集或者需要指定写入文件单元格的情况使用xlwings库。
注意：
1、追加写时文档必须关闭，否则使用pandas引擎会报错，xlwings不会报错但是无法追加写入
2、需要指定写入文件单元格的情况引擎必须使用xlwings库，既engine == "xlwings"
dump(df, file_path, mode="a", sheetname='Sheet1',engine="xlwings", cell='A1')

4.1、后缀增加时间戳
当参数 time=False 时能够在文件后缀上自动添加写入时间的功能，时间格式为 -年月日_时分
dump(df, file_path, sheetname='Sheet1', time=False)

5、流式加载表
file_path是路径， row_count是每次读取的行。
load_stream_row(file_path, row_count,col_name=None)

生成一个pandas.io.parsers.readers.TextFileReader对象。
对于该迭代器对象，通过遍历迭代器分块运算
5.1、遍历迭代器
5.2、对于迭代器中的每个DataFrame进行运算
5.3、采用追加写（功能mode="a"或者mode="a+"）的方式写入csv。
注意：file_result_csv和上文函数中的file_path_csv绝对不能相同，即读取的csv和存入的csv不能同路径。否则
会不停的迭代下去，不能退出循环。
原因：使用chunksize分块读取后，pandas并没有真正的将csv的内容加载入内存，只是解析了csv的内容和建
立了连接（类似浅拷贝），在调用迭代器时再从csv中加载。所以再使用追加写的时候，会一边写入csv，一边
再从csv中读取，形成死循环。
for df in df_iter:
df=运算结果
df.to_csv(file_result_csv,mode="a", index=False,encoding='UTF-8',header=False)

示例3：输入路径读取Sheet1表的全部列，生产pandas的DataFrame 默认使用polars引擎。该表可以是xlsx、
xlsx、csv和pkl格式
df_iter=load_stream_row(file_path, row_count）

6、将csv转化为utf8编码
encode_to_utf8(filename, des_encode):

7、将xlsx转换为csv
会在file_path文件夹下生成一个同名csv文件
xlsxtocsv(file_path)

二、功能特点
1、性能提升
通过封装polars、pandas、xlwings库实现性能的提升和保证兼容性。通过参数engine来选择采用的读写引
擎，默认采用polars库。对于polars和xlwings不支持的格式后端自动选择pandas进行兼容。各类引擎的特点如下。
polars库：
一个rust写的高性能库。读写快，支持xlsx和csv文件类型，其中xlsx为通过xlsx2csv库转换为csv来实现。兼容
性较好，但是不如pandas。xlsx可以比pandas快2倍，csv可以快3倍.
建议：推荐使用。截至2023年3月该库的star已经超过1.3k，性能和质量已经经过检验。
pandas库：
支持xlsx、xls、csv、pkl四种文件类型，读写较慢，但是兼容性最好。
建议：备选。
xlwings库：支持xlsx和xls两种文件类型，该库本身支持csv，但是在测试时性能较差未采用。
读写xlsx文件速度最快，可以达到pandas的3倍，但是在数据类型推断上较为粗糙，数据类型只能区分为object
和float64两种类型，不能进一步区分int64等类型。本库通过调用 win32实现对excel的操作，需要使用
windows操作协同且安装了excel软件。
建议：在excel数据较大一般超过100M时使用，且对细分数据类型不敏感或者采用手动修改数据类型的场景。
2、易用性提升
易用性方面主要做了以下三个方面的提升
2.1、对csv格式的编码自动修改为utf-8解决了 “'utf-8' codec can't decode”等编码类报错。
2.2、对各类后缀进行了自适应，无需在手动指定excel、csv、pickle等。
2.3、方便的实现csv、excel的追加写和在后缀加写入时间。
三、转为pickle读写
如果一个较大的表会多次使用，请转pickle存储，后续读写pickle文件会大大加快读写性能。本库的读写函数支
持pkl格式文件的读写。