1、统计回归所需处理的数据量可能非常大，必要时需对文件进行拆分或合并。

2、可以用 pandas2、将 Excel 文件分割为多个文件或合并。

将 Excel 文件分割为多个文件

    # 将 Excel文件分割为多个文件
    import pandas as pd
    dfData = pd.read_excel('./example.xls', sheetname='Sheet1')
    nRow, nCol = dfData.shape  # 获取数据的行列
    # 假设数据共有198,000行，分割为 20个文件，每个文件 10,000行
    for i in range(0, int(nRow/10000)+1):
        saveData = dfData.iloc[i*10000+1:(i+1)*10000+1, :]  # 每隔 10,000
        fileName= './example_{}.xls'.format(str(i))
        saveData.to_excel(fileName, sheet_name = 'Sheet1', index = False)

将多个Excel文件合并为一个文件

    # 将多个 Excel 文件合并为一个文件
    import pandas as pd
 
    ## 两个 Excel 文件合并
    #data1 = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')
    #data2 = pd.read_excel('./example1.xls', sheetname='Sheet1')
    #data = pd.concat([data1, data2])
    # 多个 Excel 文件合并
    dfData = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')
    for i in range(1, 20):
        fileName = './example_{}.xls'.format(str(i))
        dfNew = pd.read_excel(fileName)
        dfData = pd.concat([dfData, dfNew])
    dfData.to_excel('./example', index = False)