1樓：育知同創教育
需要澄清兩點之後才可以比較全面的看這個問題：
1. 百萬行級不算大資料量，以
回目前的互聯答網應用來看，大資料量的起點是10億條以上。
2.處理的具體含義，如果是資料載入和分發，用python是很高效的；如果是求一些常用的統計量和求一些基本演算法的結果，python也有現成的高效的
庫，c實現的和並行化的；如果是純粹自己寫的演算法，沒有任何其他可借鑑的，什麼庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。
python的優勢不在於執行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。
2樓：強尼說
題主所謂的大資料量，不知到底有多大的資料量呢？按照我的經驗，python處理個幾億回
條資料還是綽綽答有餘的。但，倘若題主想要處理pb級別的資料，單純依靠python是不行的，還需要一些分布式演算法來進行輔助。
其實，大多數公司的資料量並不大，就拿我們資料分析師行業來說。大多數的資料分析師所處理的資料，很少有上百萬的資料量。當然，也有一些資料分析師是要處理上萬上億的資料量的，但佔比是沒有前者多的。
因此，當今資料分析領域中最活躍的工具並不是python，反而是excel。當然，excel作為資料的處理工具是有其獨到之處。靈活的函式功能+一力降十會的資料透視錶能讓使用者對excel如視珍寶。
通常在工作中，我就經常將幾百個錶用python進行合併，做簡單的清洗工作。而一旦清洗完畢，用抽樣工具一抽我們就可以進行抽樣以及資料分析了。
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