我试图创建一个进度条，用于使用tqdm将excel数据读取到熊猫中。我可以使用chunksize参数轻松地使用csv做到这一点：
data_reader = pd.read_csv(path,
chunksize = 1000)
for row in tqdm(data_reader,
total = 200):
df_list = []
df_list.append(row)
它会更新200个区块中每1000个区块的进度条<代码>pd。但是，read_excel不再有chunksize参数。还有别的选择吗？
编辑：我已经阅读了以下问题：以块形式读取excel文件（使用python读取大型xlsx文件的一部分），但是，read_excel不再有chunksize参数和pd。ExcelFile。parse是等效的。我想知道是否有一种替代chunksize参数的方法，或者另一种方法来创建一个iterable，以便在读取块时循环块。
如果要添加进度指示器，可以使用文件对象的. show（）方法。这当然不太准确，但也许它能给你的用户足够的准确性来估计，他们可以Rest多长时间：-）
计划如下：基本上用open打开excel文件，并将结果对象传递给pd。阅读excel。根据文档，这应该是可能的，我刚刚用一个简单的xlsx文件示例验证了这一点。
在开始时，评估文件的大小。例如：
import io
fp.seek(0, io.SEEK_END) # set the file cursor to the end of the file
fp_len= fp.tell()
fp.seek(0, io.SEEK_SET) # set the file cursor back to the beginning of the file
使用此设置，您有两种可能：
fp.tell（）不时更新进度条，您为xlsx文件打开，或read方法）并同步更新进度条，所以你不需要额外的线程。类只需要将方法调用传递给实际的文件类。从这个意义上说，您可以将其与代理对象进行比较。我得承认，2有点脏。但我确信这两种方法都能奏效，因为我刚刚验证了pd。read_excel确实可以读取文件对象（io.BufferedReader），也可以读取xlsx文件，这是一种AIK压缩文件。这种方法就不那么准确了，因为文件指针可能不会随着时间线性移动，这取决于压缩率的波动（文件的某些部分可能比其他部分的压缩率更高）。
你能做的最好的事情是使用pandas.read_excel与skiprows（从文件顶部跳过行）和skip_footer（从底部跳过行）参数。然而，这将首先将整个文件加载到内存，然后只解析所需的行。
该参数存在，但它从未做任何事情，因此被删除。在github上查看此问题。
正如其他人所指出的那样，你需要采取不同的方法来做到这一点。
