在处理数据的时候，我们经常使用Python中的Pandas包来处理，有时候即使是很小的数据量，也使用Pandas来处理。个人觉得这有点大材小用，并且有点浪费时间。所以为了能够快速的处理这些小型的数据，最近学习了如何利用Excel来处理。感觉这样比使用Pandas处理得到的结果快速便捷很多。下面将分享几个比较常用的函数。1.COUNTIF函数countif(range,criteria): 对区域中
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2024-06-21 13:06:37
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[quote]
最近的项目需要用到实现节点的管理规模达到百万规模，需要用数据库对中间数据以及最后的结果进行存储，存储规模可以达到千万级别。初步实现了10万节点数据的存储，但是访问速度实在太慢，查阅相关的资料，发现导致节点插入时间非常慢的原因：
1、连接数据库的问题：建立连接和关闭连接的次数太多，导致IO访问次数太频繁。
2、应该使用批量插入和批
数据库中拥有数据量超过 100万条 怎样处理 1数据库方面处理1》 在那些where条件后经常出现的列上建立索引 比如经常出现条件 where id=’’ 那么可以再id上
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2023-07-13 15:49:36
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# Python处理超过百万行数据的有效方法
在数据科学与数据分析的领域中，处理大规模数据集是一个常见的挑战。Python因其强大的库和简便的语法而成为处理海量数据的热门选择。本文将介绍几种处理百万行数据的方法，并提供相应的代码示例。
## 使用Pandas读取数据
[Pandas](
```python
import pandas as pd
# 使用Pandas读取文件
df = p
一、百万数据入库测试结果 1、读取数据追求速度问题，使用csv缓存，从csv中获取数据，速度最快pymssql模块：使用execute, 然后fetchall()，速度在 7min 左右pandas read_sql：速度差不多，数据量大，速度有优势pyodbc模块、pyodbc模块待测试，速度应该会没差别pandas模块 read_csv：直接从csv文件取相同数据，read_csv()，只需几
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2024-02-23 09:39:13
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如何恰当地处理数据量庞大的Excel文件，避免内存溢出问题？本文将对比分析业界主流的Excel解析技术，并给出解决方案。
原创
2023-07-03 14:04:32
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前言以前学习 Python 的 pandas 包时，经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来，还会把其中的技术要点做详细的讲解。本文要点：使用 xlwings ，如同 vba 一样操作 excel使用 pandas 快速做透视表案例今天的例子非常简单，从一个表中读取学生的数据，然后按班级汇总各个科目的成绩。下图，左为原始数据，右为示意结果：导入包本文所需的包，安
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2024-09-29 09:26:22
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背景最近在工作中，遇到需要执行大量测试用例的情况。大概2500个测试用例，每个用例有数条HTTP请求以及一些特殊处理，线性执行下来的结果是我花了2个半小时才执行完成！为了解决这个问题，提高工作效率，实现测试用例并发执行是我所需要的。几个想法多线程执行测试用例协程可能遇到的问题:多线程值得说明的是，多线程执行测试用例是有前辈实现过的。具体实现过程没有看过，依稀记得他的实现过程会生成多份测试报告，然后
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2024-07-26 12:13:08
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##Excel如何打开百万行及以上的csv，再快速整理、提取出想要的数据？大数据时代，百万行及以上数据如何处理？–PowerQuery（PQ）是不错的选择。通常来讲，百万行数据我们只需要用到其中的一部分，或者只是作统计excel支持100万行数据，但是用excel打开较大的数据很慢（30M及以上）、超100万行的部分会被截掉、即使打开了操作经常会无响应（特别是带了公式，还没关掉自动计算）；或许只能
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2023-12-19 15:13:27
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已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作，并存入excel中，但是很不幸，由于采用的串行爬取方式，每次爬完250页都需要花费7到8分钟，显然让人受不了，所以必须在效率上有所提升才行。 仔细想想就可以发现，其实爬10页（每页25本），这10页爬的先后关系是无所谓的，因为写入的时候没有依赖关系，各写各的，所以用串行方式爬取是吃亏的。显然可以用并
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2023-10-16 20:07:34
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一、背景介绍Pandas在处理大数据(尤其是列比较多的场景)时，如果不做优化，内存占用还是很大的，下面通过一个实例来说明可以怎样优化首先，生成一批18万的数据，每条数据151列import pandas as pd
import numpy as np
def gen_big_data(csv_file: str, big_data_count=90000):
chars = 'abc
## Python处理填充上万行Excel
在现实生活和工作中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。而Excel作为一种常见的数据处理工具，其功能强大，易于使用。然而，当数据量达到几万行甚至更多时，我们往往需要借助编程语言来处理数据，以提高效率和准确性。本文将介绍如何使用Python来处理填充上万行Excel数据，并提供详细的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，我们需要安装Pytho
原创
2023-10-02 04:29:37
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其实有了之前的铺垫,下面的内容并不会太难,只是在一个工作表的基础上增加到多个工作表,但道理都是相通的,简单来讲,就是在原有基础上,加入一个列表或循环遍历整个工作簿.至于读取工作簿中所有工作表的作用,已经不言而喻了,我们很多时候需要整合数据,筛选满足条件的数据,下面来看看具体的实例.3.3.1 在所有工作表中筛选特定行这里筛选的就是满足特定条件的行,比如销售额大于某个值的行,学生总分大于某个分数的行
菜鸟独白我写爬虫也有一段时间了，目前还没有爬过百万级的数据.前段时间身体不舒服，冬天是流感的高发季节，一直没有写原创的文章，很多铁杆粉丝也非常关心我，留言询问！非常感谢大家的关心，周末我身体稍微好点了，于是我想自己也没有爬过百万级的数据，要不就试试看爬一个百万数据吧.01百万级的数据1.目标网站的选择这次我选择的是大名鼎鼎的Stackoverflow, 程序员心中有两大圣殿。一个是GitHub里面
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2023-11-07 11:12:40
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在处理文本中的百万行数据时，面临的挑战和需求往往会涉及到性能瓶颈、内存消耗、并发处理等问题。本篇文章将详细记录如何用Python高效处理百万行文本数据的过程，包括背景分析、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
### 问题背景
在现代数据驱动的业务环境中，处理大规模数据集变得越来越重要。例如，一家电商公司的订单数据达到了数百万行，这直接影响到了数据统计、分析及实时决策的效率。数据处
python 统计MySQL大于100万的表 一、需求分析线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。需要筛选出符合条件的表，统计到excel中，格式如下：库名表名行数db1users1234567 二、统计表的行数统计表的行数，有2中方法：1. 通过查询mysql的information_schema数据库中
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2023-08-04 20:52:17
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EXCEL处理大数据的能力一向是饱受诟病，就拿几十万行的数据来说吧，如果要在EXCEL里打开这么大的文件，少说都要几分钟，万一中间出现了卡死，又要重新来一遍，会把人折磨的不要不要的。所以为了可以处理更大的数据量，多数人会舍弃EXCEL而转投到数据库的阵营里，但是要懂得数据库也并非是一件易事，首先各种数据库的名字已经足够让人迷糊了，什么oracle、mysql、obase这些，加上还要懂得数据存储，
原创
2020-08-27 11:48:53
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2021-07-23 16:44:30
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2021-07-23 16:45:27
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2021-07-23 16:42:38
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