pandas不能将数据保存到excel中？

1、原文件有60M，保存文件的时候，二十分钟左右都没有任何提示，文件夹出现98.xlsx文件，不过大小为0或2k，不能打开，问一下是什么问题？

2、大家对于几十M文件的处理保存有什么好的建议？

import pandas as pd
gpc=pd.read_excel('股票池0322.xlsx',sheet_name='股票池',index_col='ID')
for i in gpc.index:
    if gpc['涨幅'].at[i]>=9:
        gpc['涨停'].at[i]=gpc['涨停'].at[i]+1
    if gpc['涨幅'].at[i]<=-9:
        gpc['跌停'].at[i]=gpc['跌停'].at[i]+1
gpc.to_excel('98.xlsx',sheet_name='cs',index=False,header=True)

在pandas处理数据表的时候，请尽量避免使用for循环，for循环都会导致程序的执行时间大幅度提升。

使用Pandas内置的apply方法或者其他内置方法，可以有效提升代码的运行效率，缩减代码的执行时间。-

import pandas as pd
gpc=pd.read_excel('股票池0322.xlsx',sheet_name='股票池',index_col='ID')
gpc['涨停'] = gpc[['涨幅','涨停']].apply(lambda x: x[1]+1 if x[0] >= 9 else x[1])
gpc['跌停'] = gpc[['涨幅','跌停']].apply(lambda x: x[1]+1 if x[0] <= -9 else x[1])
gpc.to_excel('98.xlsx',sheet_name='cs',index=False,header=True)

1 我猜你的文件数据量很大, 数据量很大时 再用for循环, 计算会很慢. 

考虑不用for循环试试, 用数组或者列表的方式, 一般一个for循环 或者if 判断 都可以用 列表推导式的方式表示

2 大文件一般保存为csv或者txt文件的格式. 60M对于python不算大, 我经常处理很多200M左右的文件

试试这个看是不是速度能快点:

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_excel('c:/users/用户/desktop/文件.xlsx')

data['涨停'] = [i[1]+1 if i[0]>=9 else i[1] for i in zip(data['涨幅'],data['涨停']) ]
data['跌停'] = [i[1]+1 if i[0]<=-9 else i[1] for i in zip(data['涨幅'],data['跌停']) ]

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