008 批量将系统导出的老版本XLS转换为新版本xlsx

humingjun 2026-05-11 15:23:15

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008 批量将系统导出的老版本XLS转换为新版本xlsx	外部表不是预期格式”或“DataFormat.Error错误提示处理

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在数据分析工作中，csv、excel、pinkle这三种格式的文件经常会被用到，但是pandas读取这3种格式的数据究竟性能如何呢，我准备了13列 17519行的excel数据测试了一下，结果是这样： csv xls pickle 字节数MB 1.26 1.09 1.13 读数据耗费时间：秒 0.044 4.992 0.009 写数据耗费时间：秒 0.336 15.982 0.01 从这个测试结果可以得到以下结论.

Excel的数据导入到PB的DW中//====================================================================// Event:cb_1::clicked()//--------------------------------------------------------------------// Description:两...

原神角色统计与抽卡数据集：一个结合了角色统计数据/信息（从Genshin Impact Wiki抓取）和聚合的gacha拉取与星座数据（从paimon.moe抓取）的综合数据集，帮助全面了解每个角色的游戏统计数据以及社区吸引趋势。数据集内容：角色统计和信息、每个角色的总拉取计数、每个角色的星座分布、人物横幅和相关时间信息、衍生统计数据（每个玩家的平均副本数、复制率、根据汇总的拉取/星座数据计算的C6率）。免责声明：这是一个非官方的粉丝制作资源。Genshin Impact、所有角色名称、属性、艺术作品和相关资产都是HoYoverse/miHoYo的财产。本项目不隶属于HoYoverse。尽管数据可能存在一定的时效性，但对于已覆盖的角色数据仍然非常准确，适用于游戏数据分析、抽卡机制研究、用户行为分析、预测与分类等任务。

这是一个50k的基准测试样本数据集，用于B2B SaaS客户流失预测分析。对于大容量压力测试（100k至500k+行）或定制模式，可通过官方链接提出请求获取更大规模的数据。数据集聚焦于SaaS订阅业务中的客户流失场景，包含客户行为、使用情况、订阅特征等关键字段，可用于构建客户流失预测模型、识别高风险客户群体、优化用户留存策略。适用于SaaS行业商业分析、用户留存预测、客户生命周期价值（LTV）分析、营销精细化运营等场景。数据可直接用于机器学习建模、特征工程与业务洞察挖掘。

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