工作中需要大量excel讀寫，數據大小接近200M，傳統excel略顯喫力，
無論是數據處理還是讀取，很容易因爲操作過快導致程序崩掉，如果忘了保存，那將是很頭疼的事。
pandas除了讀取和存儲較慢，數據處理和查詢都比較出色，下面就寫入excel，對比pyexcelerate ，看看各自優勢。
數據質量
通過對比：
1、從時間看：pandas處理10m20s，pyexcelerate處理5m46s，pyexcelerate速度完勝，節省幾乎一半時間。
2、從存儲文件大小看：pandas：173M，pyexcelerate：228M，pandas完勝，內存節省55M
3、從數據質量看，pandas空數據NA，excel顯示正常，pyexcelerate空數據，無論數值型還是文本型，均顯示#NUM!，pandas完勝。
結論：
pandas大數據存儲比較快，但是數據質量可靠，文件小；
pyexcelerate存儲比較快，但是數據質量不佳，需要二次處理（excel再做處理，批量替換#NUM!不如用pandas），文件也比較大小
目前看來，pandas還是很穩妥，除了讀寫excel大文件比較慢，處理數據還是很快的。
【#NUM!：此錯誤表明公式或函數中含有無效的數值】