VTC - Thạc sĩ, tiến sĩ vẫn thất nghiệp, nhiều người không còn mặn mà thi cao học

doctor who · 26/11/24 lúc 21:56

resetlove21 nói: ↑

Ví dụ hàng ngày cần xử lý nhiều file excel nặng, tầm khoảng 40-50k dòng kèm công thức trong đó, nếu sử dụng excel thì nó hơi nặng. Nếu convert thành sql rồi import lên db để xử lý thì nó hơi mất công. Có trick nào xử lý cái này ko nhỉ.
Click to expand...

Hỏi chat gpt nó bảo như này

Xử lý file Excel lớn (40-50k dòng kèm công thức) là một thách thức vì Excel không được tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu lớn. Dưới đây là một số giải pháp có thể giúp bạn tối ưu quy trình mà không cần phải chuyển đổi sang SQL thủ công:

1. Dùng Python với thư viện pandas

Pandas là một thư viện mạnh mẽ để xử lý dữ liệu lớn. Bạn có thể dùng nó để đọc, xử lý và tính toán dữ liệu trong file Excel mà không cần mở file bằng Excel.

Cách làm:

Cài đặt pandas và openpyxl: pip install pandas openpyxl

Sử dụng pandas để đọc file Excel:

import pandas as pd

# Đọc file Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')

# Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2'] # Ví dụ tính toán

# Xuất lại ra file Excel nếu cần
df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

Pandas xử lý dữ liệu trong RAM, nên nhanh hơn và ít gặp lỗi so với Excel.

Ưu điểm:

Tự động hóa dễ dàng.

Linh hoạt cho các thao tác phức tạp.

Tránh lỗi do file Excel lớn.

Nhược điểm:

Cần viết code Python.

---

2. Sử dụng Power Query trong Excel

Power Query là công cụ tích hợp sẵn trong Excel, cho phép bạn xử lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

Cách làm:

Vào tab Data > Get & Transform Data > From Table/Range.

Sử dụng các công cụ lọc, biến đổi dữ liệu, và tối ưu hóa truy vấn.

Sau khi xử lý, bạn có thể tải lại dữ liệu về sheet hoặc xuất ra file khác.

Ưu điểm:

Không cần rời khỏi Excel.

Dễ dùng qua giao diện đồ họa.

Hỗ trợ dữ liệu lớn tốt hơn.

Nhược điểm:

Khi file quá lớn, vẫn có thể bị lag.

---

3. Chuyển sang Google Sheets (nếu dữ liệu có thể đơn giản hóa)

Google Sheets hỗ trợ xử lý dữ liệu trên cloud, với khả năng cộng tác và xử lý dữ liệu nặng (nhưng chỉ tối ưu khi công thức và dữ liệu được đơn giản hóa).

Ưu điểm:

Không phụ thuộc vào hiệu năng máy tính.

Có thể sử dụng công cụ Google Apps Script để tự động hóa.

Nhược điểm:

Giới hạn 10 triệu ô dữ liệu.

Không thích hợp nếu file có quá nhiều công thức phức tạp.

---

4. Chuyển đổi tạm thời sang SQLite hoặc DuckDB

Nếu không muốn thiết lập SQL phức tạp, bạn có thể dùng SQLite hoặc DuckDB – những cơ sở dữ liệu nhỏ gọn không cần cài đặt server.

DuckDB nổi bật với khả năng làm việc trực tiếp với file Excel:

import duckdb

# Truy vấn dữ liệu từ file Excel
conn = duckdb.connect()
result = conn.execute("SELECT * FROM 'file.xlsx'").df()

# Xử lý dữ liệu và lưu lại
result['new_column'] = result['column1'] + result['column2']
result.to_csv('output.csv', index=False)

Ưu điểm:

Nhanh hơn Excel, không cần import vào SQL server.

Hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn.

Nhược điểm:

Cần học thêm cách dùng công cụ.

---

5. Tối ưu hóa file Excel hiện tại

Nếu bạn bắt buộc phải dùng Excel, thử các mẹo sau:

Loại bỏ công thức không cần thiết: Chuyển công thức thành giá trị nếu không cần tính toán động.

Sử dụng định dạng bảng (Table): Excel xử lý tốt hơn khi dữ liệu được đặt trong bảng.

Bật chế độ Calculation Mode thành Manual:

Vào Formulas > Calculation Options > chọn Manual.

Sau khi xử lý, nhấn F9 để tính toán lại công thức.

---

Bạn có thể
kết hợp nhiều cách trên tùy vào mức độ phức tạp và tần suất công việc. Nếu cần, mình có thể giúp bạn viết script Python hoặc tối ưu hóa quy trình.
Click to expand...

Đăng nhập

VTC - Thạc sĩ, tiến sĩ vẫn thất nghiệp, nhiều người không còn mặn mà thi cao học

doctor who Space Marine Doomguy Lão Làng GVN

Chia sẻ trang này

Đăng nhập

VTC - Thạc sĩ, tiến sĩ vẫn thất nghiệp, nhiều người không còn mặn mà thi cao học

doctor who Space Marine Doomguy Lão Làng GVN

Chia sẻ trang này

Tìm kiếm hữu ích