千万条数据需要合并，批量清洗处理，用什么工具会比较？

Question

各位大lao，我有几百个excel表，需要汇总在一起，同时要进行批量清洗，引用，最后导出excel共享给别人；
现在用的是power qury，不过刷新需要20多分钟，有没有更好的工具可以完成这个事情？

Answer 1

让【宝码香车】来帮您解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

如果答案让您满意，请采纳、点赞、关注，非常感谢！
.
每日一句正能量，让它带给您好心情：坚持下去，不是因为看到希望，而是因为坚持了才有希望。
.

您好！针对您遇到的“几百个Excel表汇总、清洗、最后导出”的需求，并且对Power Query的性能（刷新需要20多分钟）不满意，这是一个非常典型的大规模数据ETL（提取、转换、加载）场景。

您当前使用的Power Query（通常集成在Excel或Power BI中）确实是为这类任务设计的，但当数据量达到“千万条”级别时，它基于内存计算且单线程为主的模式就容易成为性能瓶颈。

根据您的需求，我为您分析和推荐几个更强大的工具和方案，并从开发效率和运行性能两个角度进行权衡。

---

方案一：专业数据处理工具（推荐）

这类工具是为高效处理海量数据而生的，是替代Power Query的最佳选择。

1. Python (pandas + openpyxl/xlwings)

这是数据科学领域事实上的标准，非常适合您的情况。

• 优点：
• 极强的灵活性：无论是数据清洗、转换、合并还是计算，Python（pandas库）都能以代码的方式精确实现，能力远超GUI工具。
• 强大的性能：pandas对大规模表格数据的处理性能优化得非常好，远胜于Excel。对于千万行数据，正确的代码编写可以大幅缩短处理时间。
• 自动化与可复用：编写成脚本后，整个过程可以完全自动化，下次只需运行脚本即可，无需手动操作。
• 丰富的生态系统：除了pandas，还有专门处理Excel的openpyxl、xlwings等库，功能非常强大。

• 缺点：
• 需要学习编程：有一定的学习门槛，需要掌握基本的Python和pandas语法。

• 简要代码示例：
  假设您的几百个Excel表结构相同，需要合并并清洗。

import pandas as pd
import glob
import os


# 1. 动态查找所有Excel文件
file_paths = glob.glob('./你的文件夹路径/*.xlsx')  # 也可以匹配 .xls


# 2. 循环读取并合并所有文件
list_of_dfs = []
for file in file_paths:
    df = pd.read_excel(file, engine='openpyxl') # 读取单个文件
    # 可以在这里对每个文件的数据进行初步清洗
    # df = df.dropna()  # 例如，去除空行
    list_of_dfs.append(df)


# 将列表中的所有DataFrame合并成一个
combined_df = pd.concat(list_of_dfs, ignore_index=True)


# 3. 进行整体的数据清洗和转换
# 例如：重命名列
# combined_df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)
# 例如：过滤数据
# cleaned_df = combined_df[combined_df['value'] > 100]
# 例如：分组聚合
# result_df = cleaned_df.groupby('category').agg({'value': 'sum'})


# 4. 将最终结果导出到Excel
result_df.to_excel('./最终合并结果.xlsx', index=False, engine='openpyxl')
print("处理完成！")

建议：如果您的数据处理逻辑复杂且需要高性能，这是首选方案。

2. SQL 数据库 (如 MySQL, PostgreSQL)

将数据导入数据库，用SQL进行清洗和汇总，最后导出。

• 优点：
• 极致性能：SQL数据库对海量数据的查询、聚合、连接操作进行了深度优化，尤其擅长处理关联和汇总，速度极快。
• 处理复杂关联：如果您的清洗过程涉及多表关联查询，SQL是天然的选择。
• 数据安全与一致性：数据库提供了事务机制，能保证数据操作的安全。

• 缺点：
• 环境搭建稍复杂：需要安装和配置数据库软件。
• 需要学习SQL：需要掌握SQL语法。

• 工作流程：

1. 将几百个Excel文件批量导入到数据库的一张临时表中。
2. 编写SQL语句，对临时表中的数据进行清洗、转换、汇总，并将结果SELECT到一个新表或视图里。
3. 从数据库中将最终结果表导出为Excel文件。

建议：如果数据量极大（亿级以上），或后续需要频繁进行复杂的查询分析，此方案最佳。

---

方案二：可视化/商用工具

如果您希望保留类似Power Query的可视化操作体验，但寻求更好的性能。

1. Alteryx

• 优点：被誉为“增强版、高性能的Power Query”。通过拖拽模块的方式构建数据流程，功能强大，对大数据量的支持比Power Query好很多，内置多种数据源连接和输出功能。
• 缺点：商业软件，价格非常昂贵。主要面向企业用户。

2. KNIME / Apache Hop

• 优点：开源免费的可视化数据科学平台，功能与Alteryx类似。通过拖拽节点构建数据处理流程，社区版功能足够强大。
• 缺点：需要一定的学习成本来熟悉各个节点的功能，性能和稳定性可能不如顶级商业软件。

---

总结与建议

工具/方案	性能	学习成本	成本	灵活性	推荐度
Python (pandas)	★★★★★	中等	免费	★★★★★	★★★★★
SQL 数据库	★★★★★	中等	免费	★★★★☆	★★★★☆
Power Query	★★☆☆☆	低	已拥有	★★★☆☆	★★☆☆☆
Alteryx	★★★★★	低	昂贵	★★★★★	★★★☆☆
KNIME	★★★★☆	中低	免费	★★★★☆	★★★☆☆

给您的最终建议：

1. 首选 Python + pandas：这是性价比和能力最平衡的选择。20多分钟的等待时间足够您学习基础知识并写出脚本。一旦脚本写好，一劳永逸，处理速度会有质的飞跃。
2. 次选 SQL 数据库：如果您已经熟悉SQL，或者数据关系非常复杂，这是一个极好的选择。
3. 坚持 Power Query：如果您的数据量只是刚刚达到Power Query的瓶颈，可以尝试优化现有流程：

• 在Power Query编辑器里，尽量使用筛选功能提前减少数据量。
• 检查每一步骤，删除不必要的中间列。
• 如果数据源允许，尝试将几百个Excel文件转换为单个CSV文件夹或Parquet文件，然后让Power Query从这里面读取，性能会好于读取多个Excel工作簿。

对于“千万条数据”的批量清洗和处理，从GUI工具转向编程或SQL是必然的趋势。虽然初期需要投入一些时间学习，但从长远来看，工作效率的提升是巨大的。