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怎样优化多格式数据源的分析工作流？

2025-08-25

1.1 K

统一接口处理异构数据

AiPy内建的多格式支持能力可简化混合数据处理：

自动识别：根据文件后缀(.csv/.xlsx/.parquet)选择最佳读取方式
类型转换：通过ai("将JSON订单数据合并到SQLite数据库")自动处理结构转换
内存优化：大数据集自动分块处理，避免内存溢出

典型应用场景：

同时分析服务器日志(.txt)、销售数据(.xlsx)和API返回(.json)
使用ai("将所有数据按时间字段合并")建立统一视图
生成跨数据源的分析报告

异常处理：遇到格式问题时可使用--verbose参数查看详细解析过程。

本答案来源于文章《AiPy：自动化运行Python代码完成数据分析任务》

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