使用 Python 分析大量传感器数据

Question

我是一名 Python 新手，我必须分析一个包含 Excel 格式的原始传感器数据的大型数据集。

每个研究参与者的每个 Excel 数据文件都大于 100 MB。excelfile 包含 5 张表，用于测量 5 种不同的生理参数。每张表包含超过 100 万行和两列（时间、生理参数）。

在 100 万行传感器数据之后，数据会自动继续在 Excel 文件的以下列（C 和 D）中。

每次我尝试在 Python 中加载数据文件时，都需要很长时间。我想知道几件事：

1) 如何告诉 Python 从特定的Excel 工作表中读取数据？这需要这么长时间是正常的吗？

这是我尝试过的：

df = pd.read_excel("filepath", sheet_name="Sheetname")

print (df.head (5)) 

2) 用 Pandas 在 Python 中对这个大数据文件进行数据处理是否可行？我试过这个来加快这个过程：

import xlrd

work_book = xlrd.open_workbook('filepath', on_demand=True)

work_book.release_resources()

3) 稍后：我想比较不同研究参与者的生理参数。由于这是研究参与者之间的时间序列分析，我如何开始在 Python 中执行此操作？

我在几天内学习了 Python 的基础知识，到目前为止我很喜欢它。我意识到我还有很长的路要走。

更新：我想我刚刚完成了时间序列分析（实际上只是趋势分析，使用 Dickey-Fuller 测试和滚动均值可视化技术）！:D 非常感谢大家的帮助！！！pandas 中的“datetime”模块对我来说是最难解决的，我的 datetime 列仍然被识别为“object”。这是正常的吗？不应该是 datetime64 吗？