夜雨聆风
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表一打开就转圈，筛选一下卡半天，几十个文件要合并更是想关机。量大、重复、要算的活，Excel 干着费劲。这时候让 WorkBuddy 写段 Python 脚本，几万行的事几秒跑完。
判断标准很简单：数据超过几万行、要重复跑、要合并一堆文件——这类活交给 Python，比在 Excel 里点鼠标快十倍。
📏 什么时候该换 Python
- 单行数超过 10 万，Excel 开始卡
- 同样的操作要跑几十上百个文件
- 要算的逻辑很复杂，公式嵌套到看不懂
🐍 几条能直接用的指令
1. 合并上百个 CSV
把"数据"文件夹里所有 CSV 按表头合并成一个总表，保存为 all.csv，来源文件名记到"文件"列。2. 大表按条件筛选
读 big.xlsx，筛选出"金额>1000 且 状态=待处理"的行，导出到 result.xlsx。3. 拆大表为多个小文件
把 10万行的大表按"省份"列拆成多个 xlsx，每个省份一个文件。4. 批量重算某列
读 sales.xlsx，按"数量*单价"重算"金额"列，结果写回原表新的一列。5. 去重大表
对 big.xlsx 按"订单号"去重，保留首次出现的行，导出 cleaned.xlsx。🧰 工具箱
这些指令 WorkBuddy 会在你电脑上跑 Python 处理，文件不出本机。跑之前它会先告诉你打算怎么做。
你手头最大的表有多少行？卡在过什么活？评论区说一下，我挑典型的用 Python 走一遍。
📎 参考来源
场景基于 Excel 处理大数据的性能边界（官方建议行数上限与卡顿现实），及 WorkBuddy 本地执行 Python/pandas 处理文件的能力说明。
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