在Excel中，大文件可能会非常大，可能会超出Python的内存限制。在这种情况下，我们可以使用pandas库来读取Excel文件，然后使用列名来分段读取数据。

以下是一个基本的示例：

```python import pandas as pd

读取Excel文件

df = pd.read_excel('large_file.xlsx')

使用列名来分段读取数据

for column in df.columns: # 在这里处理每一列 print(column) ```

在这个示例中，我们首先导入了pandas库。然后，我们使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。df变量现在包含了Excel文件中的所有数据。

然后，我们使用一个for循环来遍历df的每一列。在每次迭代中，我们打印出列名。

这种方法的优点是它不需要对整个Excel文件进行一次性加载。另外，如果你知道Excel文件中的列名，你可以使用pandas的列名来快速地读取数据。

请注意，这种方法可能不适合处理非常大的Excel文件，因为它需要一次性加载整个文件到内存中。如果文件非常大，你可能需要考虑使用其他的方法，如分块读取Excel文件或使用流式处理。