如何制作从大型 xlsx 文件加载 pandas DataFrame 的进度条？

from https://pypi.org/project/tqdm/ https://pypi.org/project/tqdm/:

import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 6)))
tqdm.pandas(desc="my bar!")p`
df.progress_apply(lambda x: x**2)

我获取了这段代码并对其进行了编辑，以便从 load_excel 创建一个 DataFrame 而不是使用随机数：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import numpy as np

filename="huge_file.xlsx"
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(filename))
tqdm.pandas()
df.progress_apply(lambda x: x**2)

这给了我一个错误，所以我将 df.progress_apply 更改为：

df.progress_apply(lambda x: x)

这是最终的代码：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import numpy as np

filename="huge_file.xlsx"
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(filename))
tqdm.pandas()
df.progress_apply(lambda x: x)

这会产生一个进度条，但它实际上并不显示任何进度，而是加载进度条，当操作完成时，它会跳转到 100%，从而达不到目的。

我的问题是：如何使这个进度条发挥作用？
Progress_apply 内部的函数实际上做了什么？
有更好的方法吗？也许是 tqdm 的替代品？

任何帮助是极大的赞赏。

以下是利用 tqdm 的单行解决方案：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

df = pd.concat([chunk for chunk in tqdm(pd.read_csv(file_name, chunksize=1000), desc='Loading data')])

如果您知道要加载的总行数，则可以使用参数添加该信息total到 tqdm 函数，产生百分比输出。