千万级大数据批量Excel表格的纵向合并与汇总

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：EXE

简介：
本教程详细介绍如何高效处理和整合大规模数据集中的Excel表格，重点讲解了纵向合并技术及其在数据分析、报告生成等场景的应用价值。技术栈：基于Python开发多线程快速执行特色功能：支持千万量级数据合并支持批量、一键自动合并支持xlsx、csv、xls格式文件支持按表头合并能够处理表头不一致但意义相同的情况下的表头合并提供自定义列和自定义工作表的功能可以跳过表格中的说明行允许用户设置子表格的数据行数添加数据来源列为选项自动忽略空白列具备整行重复去重功能（可配置）支持自定义导出格式在指定为CSV输出时，支持选择不同的编码方式通过多线程技术实现高性能、快速合并一键表格合并助手是一款基于Python开发的高效的数据处理工具。其核心优势在于使用了多线程执行的技术栈，这不仅保证了程序运行效率还确保了它能够稳定且可靠地应对大规模数据处理任务。该工具的一大特点就是强大的大数据处理能力。它可以轻松管理千万级别的数据量，这对于需要分析大量信息的企业和研究机构来说非常有利。无论是市场调研、金融交易记录还是科研实验结果，一键表格合并助手都能高效完成相关工作。在文件格式支持方面也表现出色！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

千万级大数据批量Excel表格的纵向合并与汇总

优质

本教程详细介绍如何高效处理和整合大规模数据集中的Excel表格，重点讲解了纵向合并技术及其在数据分析、报告生成等场景的应用价值。技术栈：基于Python开发多线程快速执行特色功能：支持千万量级数据合并支持批量、一键自动合并支持xlsx、csv、xls格式文件支持按表头合并能够处理表头不一致但意义相同的情况下的表头合并提供自定义列和自定义工作表的功能可以跳过表格中的说明行允许用户设置子表格的数据行数添加数据来源列为选项自动忽略空白列具备整行重复去重功能（可配置）支持自定义导出格式在指定为CSV输出时，支持选择不同的编码方式通过多线程技术实现高性能、快速合并一键表格合并助手是一款基于Python开发的高效的数据处理工具。其核心优势在于使用了多线程执行的技术栈，这不仅保证了程序运行效率还确保了它能够稳定且可靠地应对大规模数据处理任务。该工具的一大特点就是强大的大数据处理能力。它可以轻松管理千万级别的数据量，这对于需要分析大量信息的企业和研究机构来说非常有利。无论是市场调研、金融交易记录还是科研实验结果，一键表格合并助手都能高效完成相关工作。在文件格式支持方面也表现出色！

CSV拆分工具 - 处理千万级大数据和大表格的批量拆分与分割

优质

这是一款高效的CSV拆分工具，专门设计用于处理大规模数据文件及大型表格。它能够实现快速、精准的数据分割和批量处理，满足用户在数据分析中的高需求。我要介绍的是一款由“勤学道人”开发的高性能一键合并工具——一键表格合并助手。这款工具非常适合初学者使用，因为它具备一个直观易用的操作界面，用户只需选择要处理的表格文件并点击按钮即可完成任务。该工具有以下优点： - 直观且易于操作的可视化界面 - 支持多线程快速合并，在处理大量数据时表现尤为出色 - 利用Python技术可以高效地处理包含数千万条记录的大规模表格不过，这款工具也存在一些不足之处： - 用户需要下载并安装该软件，初次使用可能需要一定时间适应其操作流程。它还具备以下特色功能： - 支持单个大型表格的拆分 - 可以批量处理多个文件进行拆分 - 提供带表头信息的数据拆分选项此外，得益于多线程技术和Python的应用，该工具在性能方面表现出色。

Excel表格函数汇总 Excel表格函数汇总 Excel表格函数汇总

优质

本资料全面总结了Excel中常用的各类函数，帮助用户掌握数据处理技巧，提升工作效率。适合办公人士及数据分析人员参考学习。 Excel 表格函数大全涵盖了一系列用于操作和分析表格数据的函数，它们能够帮助用户高效地处理大量数据，并提高工作的准确性和效率。本段落将详细介绍 Excel 中的各种函数类别，包括数据库、日期与时间、数学、统计学、文本及查找引用等。一. 数据库函数（共13个）这些函数用于对Excel中的表格或列表进行查询和分析操作。 - DAVERAGE：计算符合特定条件的数据列的平均值。语法为DAVERAGE(database, field, criteria)；其中，database代表数据区域，field指明要使用的字段名称或索引数字，criteria则定义了筛选条件。类似地： - DCOUNT：统计满足给定标准且包含数值单元格的数量。 - DMAX、DMIN：分别找出符合条件的最大值和最小值。 - DSTDEV、DSTDEVP：估算样本的标准偏差（前者为抽样数据，后者是总体数据）。 - DSUM: 计算指定条件下的总和。 - DVAR, DVARP：分别为随机样本及整个群体计算方差。二. 日期与时间函数（共20个）这类函数帮助用户处理日期和时间相关的任务，如格式化、比较等操作。以下是部分示例： - DATE(year, month, day) ：创建一个代表特定日历日期的序列号。 ... ...

批量导出CSV-千万级数据处理

优质

本工具支持高效批量导出CSV文件，特别优化适用于处理千万级别大数据集，确保数据完整性和操作流畅性。采用POI和JXL框架导出CSV文件，支持千万级数据的高效导出，并确保在使用过程中不会出现内存溢出问题，在实际项目中得到了成功应用。

向MySQL中批量插入几千万条数据

优质

介绍如何高效地将数以千万计的数据记录批量导入到MySQL数据库中，涵盖优化策略和实战技巧。在编写Java代码进行测试时，为了向MySQL数据库循环插入千万条数据，可以使用以下步骤： 1. 确保已经正确配置了与MySQL服务器的连接。 2. 使用JDBC驱动程序创建一个到数据库的连接。 3. 编写SQL插入语句，并通过PreparedStatement对象来执行这些语句以提高效率和防止SQL注入攻击。 4. 在循环中填充必要的数据值并反复执行上述步骤，直到达到所需的数据条数。注意在处理大量数据时考虑性能优化措施如批量提交、使用事务管理等。

Java 大批量导出Excel数据（百万级别）.pdf

优质

本PDF文档深入探讨了使用Java技术实现大规模数据（达百万级）高效导出至Excel文件的方法与最佳实践，旨在帮助开发者优化性能、提高处理效率。在Java框架中能够生成Excel文件的选择确实很多，然而针对大数据量的Excel文件生成需求却并不多见。通常情况下，当数据量较大时会遇到内存溢出的问题。因此，在处理大量数据并希望创建Excel文档的情况下，最好回归到使用基础的技术手段——即通过IO流来实现。如果打算利用IO流技术生成Excel文件，则需要了解有关于该格式的具体内容结构。这类似于在构建HTML页面的过程中，我们可以通过直接拼接相应的标签字符串，并将其保存为文本段落件的方式来完成一个简单的HTML文档制作。同样的道理也适用于Excel的创建过程中——通过构造特定的内容并以合适的格式写入到目标位置即可。那么如何获取这些关于Excel格式的信息呢？其实非常简单：只需要新建一个空白的Excel工作簿，然后尝试将它另存为XML表格文件（在“文件”菜单下选择“另存为”，并在保存类型中选取“xml表格”选项），这样就能得到该文档底层的数据结构。再进一步查看这个新生成的文本格式的文件内容，便能够清楚地了解到Excel的具体构造方式了。

SQL千万级的大数据分表技术

优质

本文章深入探讨了在处理大规模数据库时采用SQL进行千万级别数据分表的技术与策略，旨在提高系统性能和可维护性。 SQL在处理大数据分表以及千万级数据的删除操作（例如一次性删除百万级别的记录）时需要特别小心。这类任务通常涉及到数据库性能优化、查询效率提升及确保数据完整性的复杂考量，以避免对系统造成过大负担或潜在的数据丢失风险。正确实施这些策略不仅能够提高系统的稳定性和响应速度，还能有效防止因不当操作引发的各种问题。

Java POI将大批量数据输出至Excel表格

优质

本教程介绍如何使用Java POI库高效地将大量数据导出到Excel文件中，适用于需要处理大数据集的企业应用开发场景。使用Java POI导出大量数据到Excel时需要注意一些关键点以确保性能和效率。首先应考虑内存管理问题，因为在处理大规模数据集时可能会消耗大量的系统资源。其次，在生成大文件之前优化代码可以减少执行时间并提高程序稳定性。一种常见的方法是分块读取数据库中的记录，并将这些记录逐批写入Excel文档中而不是一次性加载所有内容到内存里；这有助于避免出现内存溢出异常（OutOfMemoryError）。此外，还可以通过调整POI的配置参数来进一步优化性能，例如设置适当的缓存大小或者使用SXSSF这样的流式API以减少对硬盘空间的需求。最后，在完成数据导出后记得关闭相关的资源对象如工作簿和文件输出流等，确保没有内存泄漏发生。

千万条数据的批量入库操作

优质

本教程详细介绍如何高效地将大量数据导入系统，涵盖数据预处理、优化批量插入策略及常见问题解决技巧。适合数据库管理员和技术爱好者学习参考。通过最简单的方式将批量数据插入数据库中，千万条记录导入时间用了100秒。以下是代码供参考学习： ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.Date; public class InsertTest { public static void main(String[] args) { // 数据库连接和插入操作的实现细节略去，只展示导入代码结构供参考。 } } ``` 注意：这里仅提供了框架性的示例代码以说明批量数据插入的方法。具体数据库配置及详细逻辑实现请根据实际情况进行编写和完善。

批量合并表格Sheet的代码

优质

本代码提供了一种高效方法用于批量合并Excel文件中的多个工作表（Sheet），适用于数据处理和分析场景。以下是Excel VBA代码用于批量合并多个工作表的内容： ```vba Sub 多表合并() Dim f$, p$ Dim a, s As Variant Application.ScreenUpdating = False 关闭屏幕刷新 Sheet1.UsedRange.Offset(1).ClearContents 清除当前Sheet已用区域整体下移一行的数据内容 p = ThisWorkbook.Path & \ f = Dir(p & *.xls) Do While Len(f) > 0 If f <> ThisWorkbook.Name Then With Workbooks.Open(p & f) a = .Sheets(1).Range(A2:K & .Sheets(1).[a65536].End(xlUp).Row) 读取目标文件的范围（从 A2 到 K 最大行） s = Split(f, .)(0) .Close SaveChanges:=False End With With Sheet1 .Range(A & .[a65536].End(xlUp).Row + 1).Resize(UBound(a), UBound(a, 2)) = a 将读取的内容粘贴到当前工作表中 .Range(L & .[l65536].End(xlUp).Row + 1) = s 在H列写入文件名 End With End If f = Dir() 继续查找下一个文件 Loop Application.ScreenUpdating = True 重新开启屏幕刷新 End Sub ``` 这段代码的主要功能是通过遍历当前目录下的所有.xls格式的Excel工作簿，逐个读取每个工作簿的第一个Sheet中的指定范围的数据（从A2到K列的最大行），然后将这些数据合并粘贴到活动的工作表中，并在H列添加文件名以标识来源。