Pandas如何实现取超大的Excel文件

if self.biff_version >= 80:
  self.utter_max_rows = 65536
else:
  self.utter_max_rows = 16384
self.utter_max_cols = 256

import os
import pandas as pd

# 将文件读取出来放一个列表里面

pwd = '1' # 获取文件目录

# 新建列表，存放文件名
file_list = []

# 新建列表存放每个文件数据(依次读取多个相同结构的Excel文件并创建DataFrame)
dfs = []

for root,dirs,files in os.walk(pwd): # 第一个为起始路径，第二个为起始路径下的文件夹，第三个是起始路径下的文件。
  for file in files:
    file_path = os.path.join(root, file)
    file_list.append(file_path) # 使用os.path.join(dirpath, name)得到全路径
    df = pd.read_excel(file_path) # 导入xlsx文件，将excel转换成DataFrame
    dfs.append(df)

# 将多个DataFrame合并为一个
df = pd.concat(dfs)

# 数据输出，写入excel文件，不包含索引数据
# 数据写入 Excel，需要首先安装一个 engine，由 engine 负责将数据写入 Excel，pandas 使用 openpyx 或 xlsxwriter 作为写入引擎。
df.to_excel('test\\1.xlsx', index=False,engine='openpyxl') # 导出 Excel，一般不需要索引，将 index 参数设为 False

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#import xlwt #这个专门用于写入excel的库没有用到
import xlrd
from xlutils.copy import copy
import requests
import json
old_excel = xlrd.open_workbook('excel.xls')
sheet = old_excel.sheets()[0]
url = 'http://10.1.1.32:1380/service/allocFk2'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
i = 0
new_excel = copy(old_excel)
for row in sheet.get_rows():
  data = row[0].value
  response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data)
  text = response.text
  #使用json.loads可以把Unicode类型，即json类型转换成dict类型
  text = json.loads(text)["returnMsg"] #屏蔽这行代码即可把返回的完整数据写入文件中
  ws = new_excel.get_sheet(0)
  ws.write(i,1,text)
  new_excel.save('excel.xls')
  old_excel = xlrd.open_workbook('excel.xls')
  new_excel = copy(old_excel)
  i = i+1