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weixin_52096461
♂→下雨天
3 年前
trueweixin_52096461

import pandas as pd #1. 记录文件夹路径2. 将原表格构建到新表格中3. 找到所有需要合并的表，写进新表格
import os
file_dir = 'C:\\Users\\acer\Desktop\\folder' #文件路径
new_filename = file_dir + '\\new_file. xlsx' #构建新的表格名称
file_list = os.listdir(file_dir) #找到文件路径下的所有表格名称，返回列表
new_list = []
for file in file_list:
file_path = os.path.join(file_dir,file) #重构文件路径
print(file_path)
dataframe=pd.read_excel(file_path) #将exce1转换成DataFrame
new_list.append (dataframe) #保存到新列表中
df = pd.concat(new_list) #多 个DataFrame合并为一个
dr.to_excel (new_filename,index=False) #写入到一个新excel表中
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ClickHouse官网的行列分析性能对比图有点意思～1.行存更适合TP场景，列存更适合AP场景；2.AP场景下，行存数据检索拿数据比较费劲，列数据在一些技术的加持下，性能还是很可观的；3.期待有更多的对比场景供参考。