excel数据过多怎么处理数据

你说Excel数据太多，怎么处理？呵，听到这话，我脑瓜子就嗡嗡地响，仿佛瞬间穿越回那些被巨大Excel文件支配的恐惧日子。那种感觉，怎么说呢？就像抱着块随时可能爆炸的定时炸弹，每点一下鼠标，心都提到嗓子眼。尤其是那些动辄几十万、上百万行的数据，甚至好几个G的文件，你告诉我用Excel打开？用Excel处理数据？别开玩笑了，Excel那点小心脏，真的承受不住啊！

刚开始，年轻气盛不懂事，以为Excel是万能的。拿到一个超大文件，头铁地就想双击打开。然后呢？等啊等，等到花儿都谢了，屏幕一片空白，或者干脆就弹个“未响应”，直接崩给你看。那时候真的抓狂，明明数据就在眼前，就是动不了。有时候看着那个进度条，慢悠悠地爬，就像在看蜗牛赛跑，心里一万头草泥马奔腾而过。好不容易打开了，点一下筛选，等半天；改个公式，等更久；拉一下滚动条，卡得跟PPT翻页一样，生不如死。

后来吃亏吃多了，才明白，这根本不是你电脑不行，也不是你Excel版本不对（虽然新版本确实好点，但面对海量数据，本质一样），而是工具的问题。Excel，它设计出来就不是干这个的！它的强项是做报表、做简单的数据分析、做格式漂亮的表格，处理几万、十几万行数据还行，再往上？那是真爱莫能助。

那Excel数据过多到底怎么处理？别硬扛了，真没必要。得换思路，甚至换工具。

第一招，也是最直接的，如果文件实在大到Excel打不开，或者打开了动一下就死：分拆文件。对，你没听错，就是把它拆成小块！怎么拆？别指望在Excel里拆，那不现实。你可以用一些专门的文件分拆工具，或者更技术流一点，用Python写个小程序。Python处理文本文件，那速度不是盖的。一行行读进来，按设定的行数或者某个字段的规则，写入新的小文件。比如每个文件就放个十万行或者二十万行。这样，你就能把一个几百万行的大文件，变成十几个、几十个Excel能轻松打开的小文件。虽然麻烦点，需要分开处理，但至少能动起来了。这是最原始但也经常奏效的方法。

第二招，如果文件还能勉强打开，但操作巨慢，各种卡顿。这时候得考虑给Excel“减负”和“优化”。 首先，数据清洗。去除那些肉眼可见的问题。比如大量的空行、空列，重复项（重复数据是性能杀手之一！用Excel自带的删除重复项功能，但大数据量下这个功能本身也很慢，慎用！），或者一些无效数据。如果数据能接受转换成值，把大量公式，特别是那些易失性函数（比如NOW(), RAND(), OFFSET()等）或者复杂查找函数（大量VLOOKUP）转成固定值！公式越多越复杂，文件越大，计算链越长，就越卡。转成值，瞬间轻松很多。还有，看看有没有条件格式、数据验证、大量的图形对象、隐藏的对象等等，这些都可能拖慢速度，能删就删，能精简精简。最后，保存的时候，试试.xlsb格式，这是二进制格式，文件体积小，打开和保存速度相对快一些。但这些都是治标不治本，只能稍微缓解一下。

第三招，也是更推荐的，是利用Excel“周边”的强大工具链：Power Query和Power Pivot。 Power Query这玩意儿，说白了就是个ETL（提取、转换、加载）的小工具，内嵌在Excel里（新版本叫“获取和转换”）。它的厉害之处在于，它能在把数据加载到Excel表格之前，就先在后台对数据进行各种处理。你可以连接各种数据源（CSV, TXT, 数据库，文件夹里的文件等等），然后进行数据转换：筛选行、删除列、更改数据类型、合并查询（相当于Join）、分组、转置……关键是，这些操作都是“记忆”下来的步骤，它不会直接改动你的原始数据，而是生成一个查询。下次数据更新了，你只需要刷新一下查询，它就会按着你设定的步骤重新跑一遍。用Power Query处理几十万、上百万行数据进行初步清洗和转换，比在Excel表格里直接操作要快得多，而且更规范、更可重复。处理完了，再选择把处理好的少量、结构化数据加载到Excel表格里进行后续分析。

然后是Power Pivot，这东西主要是用来构建数据模型和进行高级数据分析的。它背后用的是SSAS（SQL Server Analysis Services）的技术，能够处理比Excel表格上限大得多的数据量。你可以用Power Query加载数据到Power Pivot的数据模型中，然后在Power Pivot里建立表之间的关系，编写强大的DAX公式（数据分析表达式）来进行各种计算和聚合。DAX公式比Excel公式强大得多，特别擅长跨表计算和时间智能。用Power Pivot构建的模型，即使数据量庞大，切片器、报表联动等操作依然能保持相对流畅，而且文件体积通常比直接把所有数据堆Excel里小得多。做枢轴分析（数据透视表）时，直接基于Power Pivot模型，速度和灵活性是基于普通Excel数据源无法比拟的。Power Query负责数据准备，Power Pivot负责数据建模和分析，这两个搭配起来，能解决Excel表格本身处理不了的很多大数据量问题。

第四招，也是面对超大数据量、或者需要更复杂、更自动化的数据处理时，应该考虑的“终极”手段：数据库和编程语言。 当Excel文件已经达到几个G，包含几百万、上千万行数据，甚至更多的时候，别挣扎了，它已经属于数据库应该管理和处理的范畴了。把数据导入到数据库里，比如MySQL、SQL Server、PostgreSQL等等。数据库就是专门为存储、管理和查询大量数据而设计的。用SQL语言进行数据筛选、聚合、连接、计算，那速度和效率是Excel望尘莫及的。而且数据库有成熟的事务管理、索引机制，能保证数据的完整性和查询效率。学会基本的SQL查询，能解决你大部分的数据提取和初步数据转换需求，从海量数据里捞出你真正需要的那一小部分，再导入Excel或者其他工具进行可视化或进一步分析。

如果你的数据处理过程是重复性的、复杂的，或者需要处理多种格式的文件，Python就是你的瑞士军刀。搭配强大的数据分析库，比如Pandas，处理几百万、上千万行的数据是家常便饭。Pandas提供了DataFrame这种数据结构，非常类似于表格，你可以用非常简洁高效的代码进行数据读取、数据清洗、数据转换、数据聚合等等操作。Python还能连接各种数据库，调用各种API，实现数据自动化处理流程。虽然入门需要学习曲线，但一旦掌握，处理各种大数据量任务，效率能提升几个数量级。像我平时处理一些数据报表，很多重复性的数据整合、清洗工作，写个Python脚本，跑一下就完成了，省去了在Excel里手动点点点半天，还容易出错的麻烦。

有时候，甚至可以结合使用VBA（Visual Basic for Applications），但注意，VBA在处理海量数据时同样会慢，它的优势在于自动化Excel内部操作，比如批量生成报表、控制其他Office应用等。如果要用VBA处理大量数据，最好是让VBA去调用Power Query刷新查询，或者连接数据库执行SQL语句，而不是直接在VBA里循环遍历成千上万个单元格进行计算和判断，那样只会更慢甚至崩溃。

总结一下，Excel数据过多，不是不能处理，是得看数据“多”到什么程度，以及你想怎么“处理”。少量多，忍忍，优化下文件或许还能救。中量多，Power Query+Power Pivot是绝配，能大幅提升效率和处理能力。海量多，别犹豫了，直接上数据库和Python这些专业的数据处理工具吧。它们才是为大数据而生的。别死磕Excel一个软件了，它已经很努力了，但它真不是干这个的料。选择合适的工具，才能事半功倍，把宝贵的时间和精力花在真正的数据分析和决策上，而不是跟一个卡死的软件较劲，你说对不对？