从提供的文本[2]中，我们可以找到关于pandas读取Excel文件的性能测试的信息。在该测试中，使用了一个包含100万行×100列的Excel文件，并记录了读取和保存文件所需的时间。
测试环境:
操作系统：Windows
10
内存大小：8GB
测试数据：一个100万行×100列的Excel文件
测试结果:
pandas读取时间：56.81秒
pandas保存时间：138.1秒
这些数据表明，在给定的测试环境下，pandas库用于读取和保存大型Excel文件时，性能表现尚可。当然，实际应用中，性能可能会受到不同因素的影响，例如文件大小、列数、数据复杂性以及机器的硬件配置等。
需要注意的是，文本中还提到了其他工具的性能测试结果，如openpyxl，以及C下的ExcelDataReader，这些可以作为参考，以便了解不同工具在处理Excel文件时的相对性能。
如果需要进一步提升pandas处理Excel文件的性能，可以考虑以下建议：
1.对于非常大的文件，可以使用pandas的chunksize参数来分块读取数据，这样可以减少内存使用并提高处理速度。
2.在读取不需要的数据之前，最好先对数据进行筛选，只选择需要的列和/或行，以减少数据处理的负担。
3.如果可能，可以将数据转换为更有效的格式，如CSV，以获得更好的读写性能。
4.确保你的机器具有足够的内存和较快的硬盘驱动器，因为这也会显著影响文件的读取速度。
