如何處理超過 Excel 限制的檔案

處理超過 Excel 100 萬列限制的資料集完整指南。從 1000 萬到 10 億+ 列。

免費下載 Diwadi 查看解決方案

⚡ 快速決策指南

您需要 Excel 替代方案的徵兆：

  • ❌ 「檔案太大」錯誤訊息
  • ❌ Excel 當機或凍結
  • ❌ 檔案有 >100 萬列（Excel 的硬性限制）
  • ❌ Excel 需要 10 分鐘以上才能開啟檔案
  • ❌ 無法篩選或搜尋（太慢）

優勝者：搭配 Parquet 格式的 Diwadi 🏆

免費桌面工具，可處理數十億列，比 CSV 快 10-100 倍，100% 隱私（無雲端上傳）。

依檔案大小的效能

列數 Excel Google Sheets Diwadi (CSV) Diwadi (Parquet)
<100K ✅ 運作良好 ✅ 可運作 ✅ 即時 ✅ 即時
100K-1M ⚠️ 慢 ❌ 太慢 ✅ 快 ✅ 即時
1M-10M ❌ 硬性限制 ❌ 無法開啟 ✅ 可運作（10-30 秒） ✅ 快速（2-5 秒）
10M-100M ❌ 不可能 ❌ 不可能 ✅ 可運作（2-5 分鐘） ✅ 可運作（10-20 秒）
100M-1B+ ❌ 不可能 ❌ 不可能 ✅ 可運作（慢） ✅ 快速（30-60 秒）

問題：Excel 的硬性限制

Excel 的最大限制

  • • 1,048,576 列（硬性上限 - 無法超過）
  • • 16,384 欄（XFD 欄）
  • • 超過 10 萬列時效能嚴重下降
  • • 32 位元版本在檔案 >2GB 時當機

真實世界的 Excel 痛點

  • ❌ 銷售資料：2 年的交易記錄 = 500 萬列 → 無法在 Excel 中開啟
  • ❌ 網站分析：1 年的點擊流 = 5000 萬列 → Excel 當機
  • ❌ 物聯網感測器資料：1 個月 = 1 億列 → Excel 不可能處理
  • ❌ 客戶資料庫：1000 萬筆帶歷史記錄 → Excel 凍結

您需要替代方案。

處理大型檔案的 5 種解決方案

解決方案 1：Diwadi Desktop 🏆

免費 • 桌面應用程式 • 推薦

🏆
列數容量
數十億
CSV 和 Parquet
價格
免費
無限制
速度
快 10-100 倍
使用 Parquet

為什麼選擇 Diwadi：

✅ 處理 Excel 無法開啟的大型檔案

  • • Excel 限制：100 萬列（硬性上限）
  • • Diwadi (CSV)：數十億列
  • • Diwadi (Parquet)：數十億列，閃電般快速

✅ 快速效能

範例：1000 萬列的 CSV 檔案

  • • ❌ Excel：「檔案太大」錯誤
  • • ✅ Diwadi (CSV)：12 秒內開啟
  • • ✅ Diwadi (Parquet)：2 秒內開啟，搜尋/篩選即時

⚡ Excel ↔ Parquet 轉換

秘訣：將 Excel/CSV 轉換為 Parquet 格式以獲得大幅速度提升

什麼是 Parquet？

  • • 現代列式格式（Apache 開源）
  • • 篩選、搜尋、排序快 10-100 倍
  • • 比 CSV 小 50-90%（通常 80%）
  • • 由資料工程師、分析師使用

工作流程：從 Excel 匯出 → 在 Diwadi 中轉換為 Parquet（一鍵操作）→ 以閃電般的速度使用 Parquet → 需要時轉換回 Excel

✅ 內建資料清理

  • • 移除重複項（數十億列）
  • • 篩選列（複雜條件）
  • • 提取欄位
  • • 搜尋和取代

✅ 隱私與速度

  • • 100% 本地處理（檔案永不離開您的電腦）
  • • 無需等待上傳（不像雲端工具）
  • • 離線工作
  • • 無資料限制（處理 100GB+ 檔案）

使用 Diwadi 的情況：

  • ✅ 檔案有 >100 萬列（Excel 無法開啟）
  • ✅ Excel 當機或凍結
  • ✅ 需要快速搜尋/篩選/排序（使用 Parquet）
  • ✅ 需要隱私（無雲端上傳）
  • ✅ 需要資料清理（重複項、篩選）
  • ✅ 需要免費解決方案
免費下載 Diwadi - Mac、Windows、Linux

解決方案 2：Python pandas

免費 • 基於程式碼 • 適合資料專業人員

為什麼考慮：

  • ✅ 無限強大（可以做任何事）
  • ✅ 免費且開源
  • ✅ 數十億列（無限規模）
  • ✅ 自動化（腳本、排程）

為什麼不考慮：

  • ❌ 需要 Python 編程（學習曲線陡峭）
  • ❌ 無 GUI（僅命令列）
  • ❌ 需要數小時/數天學習基礎

結論：pandas 對資料專業人員來說很優秀。對於非程式設計師，Diwadi 提供類似的功能與 GUI（無需編程）。

解決方案 3：資料庫（PostgreSQL、SQLite）

免費 • 複雜查詢 • 需要 SQL

何時使用：

  • ✅ 需要複雜聯結（多個表格）
  • ✅ 需要結構化資料儲存
  • ✅ 需要多使用者存取
  • ✅ 複雜的聚合查詢

為什麼不考慮：

  • ❌ 需要 SQL 知識
  • ❌ 需要設定和配置
  • ❌ 對於簡單的檔案檢視來說太過複雜

結論：對於複雜的關聯式資料使用資料庫。對於簡單的檔案檢視和清理，Diwadi 更快上手。

解決方案 4：Alteryx / Tableau Prep

$840-$50,000/年 • 企業級 • 複雜工作流程

為什麼考慮：

  • ✅ 強大的資料工作流程
  • ✅ 企業級功能
  • ✅ 可處理數十億列

為什麼不考慮：

  • ❌ 極其昂貴（$840-50,000/年）
  • ❌ 對於簡單任務來說太過複雜
  • ❌ 學習曲線陡峭

結論：如果您有企業預算，這很好。對於 95% 的使用者，Diwadi 更好（核心功能相同，免費）。

解決方案 5：分割檔案（❌ 不要這樣做）

免費 • 手動解決方法 • 繁瑣

為什麼這很糟糕：

  • ❌ 繁瑣（手動分割）
  • ❌ 無法跨檔案分析（無完整資料集檢視）
  • ❌ 容易出錯（資料遺失、重複工作）
  • ❌ 仍然很慢（每個 100 萬列檔案都在 Excel 限制）

結論：僅作為絕對最後手段使用。Diwadi 無限好。

快速遷移指南：Excel → Diwadi

如果 Excel 顯示「檔案太大」：

1

下載 Diwadi

免費，Mac/Windows/Linux 2 分鐘安裝

2

開啟您的 CSV

拖放到 Diwadi（幾秒鐘內開啟）

3

（可選）轉換為 Parquet

獲得 100 倍速度（一鍵轉換）

4

處理資料

篩選、搜尋、清理、分析數十億列

5

將結果匯出到 Excel

需要時（與 Excel 使用者分享）

總時間：5 分鐘設定，之後即時

免費下載 Diwadi

推薦

對於大多數使用者（檔案 >100 萬列）

使用 Diwadi 🏆

免費、快速、處理數十億列、易於使用

節省：$0 相比 $840-5,195/年的替代方案

對於資料專業人員（會編程）

使用 pandas

免費、無限強大、自動化友好

需要 Python 編程

對於企業（複雜工作流程）

使用 Alteryx

進階功能值得付費

$5,195-50,000/年

對於小型檔案（<100 萬列）

Excel 仍然運作良好

熟悉且可靠

無需改變

常見問題

Excel 的最大列數限制是多少？ ▼
Excel 的硬性限制為 1,048,576 列（和 16,384 欄）。任何大於此的檔案都無法在 Excel 中開啟，並會顯示「檔案太大」錯誤。此限制適用於所有 Excel 版本。
Google Sheets 能處理比 Excel 更大的檔案嗎？ ▼
不能，Google Sheets 實際上更受限制。它有 1000 萬個儲存格的限制（大約 200,000 列與典型欄位），使其在處理大型檔案方面比 Excel 更差。超過 50,000 列時也會變得非常慢。
什麼是 Parquet 格式，為什麼我應該使用它？ ▼
Parquet 是針對大資料優化的列式儲存格式。它比 CSV 小 80-90%，篩選和搜尋快 10-100 倍（尤其是特定欄位操作）。由 Google、Amazon、Netflix 和 Microsoft 的資料專業人員使用。
如何開啟有 1000 萬列的 CSV 檔案？ ▼
使用像 Diwadi（免費）這樣的桌面工具，可以處理數十億列。只需拖放 CSV 檔案即可開啟。為獲得最佳效能，將 CSV 轉換為 Parquet 格式（在 Diwadi 中一鍵操作），查詢速度快 10-100 倍。
在桌面工具中處理敏感資料安全嗎？ ▼
是的！像 Diwadi 這樣的桌面工具在您的電腦上 100% 本地處理檔案。檔案永遠不會離開您的機器，不像雲端工具會將資料上傳到遠端伺服器。這對於金融、醫療保健或機密業務資料至關重要。
我需要了解 Python 才能處理大型資料集嗎？ ▼
不需要！雖然 Python pandas 很強大，但像 Diwadi 這樣的 GUI 工具提供相同的功能與拖放介面。無需編程即可開啟、清理、篩選或轉換數十億列的檔案。
處理後可以將檔案轉換回 Excel 嗎？ ▼
可以！在 Parquet 或 CSV 格式中處理大型檔案後，您可以將篩選結果或摘要匯出回 Excel（最多 Excel 的 100 萬列限制），以便與使用 Excel 的同事分享。
將 10GB CSV 轉換為 Parquet 需要多長時間？ ▼
通常需要 2-10 分鐘，取決於您的電腦規格。轉換是一次性的，但您會獲得永久好處：檔案大小減少 80-90%，查詢速度快 10-100 倍。
Parquet 轉換會遺失我的資料或格式嗎？ ▼
Parquet 轉換是無損的 - 所有資料都會完美保留。但是，Excel 格式（顏色、公式、圖表）不會儲存在 Parquet 中，因為它是純資料格式。使用 Parquet 進行資料分析，Excel 用於格式化報告。
什麼更好：分割 Excel 檔案還是使用適當的大資料工具？ ▼
適當的大資料工具無限好。分割檔案繁瑣、容易出錯，而且您會失去分析完整資料集的能力。像 Diwadi 這樣的工具是免費的，專門為無縫處理數十億列而建構。

結論：何時放棄 Excel

切換到 Diwadi 如果：

  • ❌ Excel 顯示「檔案太大」錯誤
  • ❌ Excel 當機或凍結
  • ❌ 檔案有 >100 萬列
  • ❌ Excel 需要 >5 分鐘才能開啟檔案
  • ❌ 需要清理資料（移除重複項、篩選數百萬列）
  • ❌ 需要快速搜尋/篩選/排序（使用 Parquet）

節省：$0（Diwadi 免費）相比 $840-5,195/年（付費替代方案）

免費下載 Diwadi

相關工具與指南

Excel 轉 Parquet

轉換獲得 100 倍速度

CSV 轉 Parquet

檔案小 80%

移除重複項

清理數十億列

篩選 CSV

複雜條件