Deepseek与doubao|tongyi|wenxin三个大模型对比编写数据处理脚本

‌**DeepSeek在编写脚本方面的能力非常强大，尤其在编程、推理和数学计算方面展现出了超越普通AI的能力**‌。DeepSeek的核心优势在于其编程能力的显著提高，能够轻松应对前端脚本和后端逻辑的编写，大大降低了程序员编写代码的难度。

今天我们就对比下deepseek、豆包、通义千问、文心一言这四个进行一下对比，

对比的题目为：

《帮我写一个处理excel数据的python脚本，要求：100万条数据，去除重复数据，将处理好的数据存储到新的excel中。》

下面我们逐一看看那个AI的能力更优秀^_^

1、Deepseek

好的，我现在需要帮用户写一个处理Excel数据的Python脚本，具体要求是处理100万条数据，去重，然后存到新的Excel文件中。我得先理清楚思路，看看怎么一步步实现这个需求。

首先，用户的数据量很大，100万条，用普通的Excel处理方式可能不太行（非常棒棒），因为常规的库比如xlrd、openpyxl处理大数据可能效率不高，甚至无法支持。所以得考虑使用适合处理大数据的库，比如pandas。不过pandas在处理百万行数据时，虽然可行，但内存占用可能会很高，需要注意优化。

然后，去重的逻辑。用户可能指的是去除完全重复的行，或者根据某几列去重（非常棒）。这里用户没具体说明，所以假设是去除完全重复的行。在pandas中，可以用drop_duplicates()方法。不过需要注意，处理大数据时这个方法会不会有性能问题，可能需要分块处理或者优化参数。

存储到新的Excel中，同样要考虑文件格式。Excel的xlsx格式对于百万行数据来说，一个sheet可能放不下，因为Excel的单个sheet最大行数在104万左右（非常棒棒）。所以如果数据接近或超过这个数，可能需要分多个sheet或者使用xlsb格式。但pandas的to_excel方法可能不支持xlsb，可能需要用其他库，比如pyxlsb。不过用户可能希望用常规的格式，所以得提醒用户注意行数限制。

另外，处理大数据时，内存可能不足。可能需要逐块读取，比如使用pandas的chunksize参数（非常棒棒），分块读取和处理，然后再合并结果。不过去重的话，分块处理可能会导致无法全局去重，所以需要先读取所有数据，或者分块处理后再合并去重，但这样内存压力可能更大。这时候可能需要权衡，或者让用户确保数据可以分块处理，或者接受可能的内存使用。

接下来，具体步骤：

1. 读取原始Excel文件。使用pandas的read_excel函数，可能需要指定engine='openpyxl'，特别是xlsx文件。对于大文件，分块读取可能更高效，但要注意去重的全局性。

2. 去重处理。使用drop_duplicates()，默认保留第一个出现的重复项。是否需要考虑某些列作为去重依据？用户没说明，所以先按整行去重。

3. 写入新Excel文件。使用to_excel，但要注意xlsx的行数限制。100万条数据可能超过限制，所以需要检查处理后的数据行数是否超过104万。如果超过，可能需要分割到多个sheet，或者改用csv或其他格式。但用户明确要求存到Excel，可能需要提醒这一点。

另外，可能遇到的性能问题，比如内存不足，处理速度慢。可以建议使用更高效的数据类型，比如在读取时指定dtype，或者使用category类型减少内存占用。或者使用Dask库来处理大数据，但用户可能希望用pandas常规方法。

现在，编写代码的大纲：

• 导入必要的库：pandas。

• 读取Excel文件，可能需要分块，但这里如果内存允许，一次性读取可能更方便去重。

• 去重。

• 检查处理后的数据行数，如果超过104万，可能需要处理。

• 保存到新文件，如果行数太多，可能需要分割或报错。

可能得代码结构：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('input.xlsx', engine='openpyxl')

df_clean = df.drop_duplicates()

df_clean.to_excel('output.xlsx', index=False)

但是，对于百万行数据，read_excel可能会很慢，甚至内存不够。这时候可能需要优化读取方式，比如使用chunksize，但分块读取的话，如何全局去重？

或者，考虑将Excel文件转换为csv处理，但用户给的是Excel，可能需要直接处理。

另外，pandas在读取大Excel文件时确实可能遇到性能问题，因为Excel文件的解析比CSV复杂。如果数据量极大，可能需要使用其他方法，比如先导出为csv，再用pandas处理。但用户可能希望直接处理Excel文件，所以只能尽量优化。

可能的优化措施：

• 在读取时指定只需要的列，如果某些列不需要，可以省去。

• 使用更高效的数据类型，比如在读取时设置dtype参数，减少内存占用。

• 使用read_excel的参数，比如只读取需要的行或列。

但用户的数据是完整的100万行，所以可能需要全部读取。

另一个问题，Excel的文件格式，如果是xlsb，可能需要不同的引擎，比如pyxlsb，但pandas的read_excel是否支持？可能需要安装pyxlsb库，并在读取时指定engine='pyxlsb'。不过用户可能用的是xlsx格式，所以先按xlsx处理。

现在，考虑到数据量的问题，代码可能需要处理潜在的行数限制。例如，处理后的数据如果超过104万行，保存到xlsx时会出错，所以需要检查数据长度，并提示用户。

另外，保存到Excel时，可以指定不同的引擎，比如openpyxl，因为xlsxwriter可能不支持超过一定行数。

总结：

代码的大致流程是读取、去重、保存，但需要考虑性能和行数限制。需要添加错误处理，比如捕获行数超过限制的异常，并提示用户。

可能的代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件

input_file = 'input.xlsx'

output_file = 'output.xlsx'

# 使用openpyxl引擎读取

df = pd.read_excel(input_file, engine='openpyxl')

# 去除重复行

df_clean = df.drop_duplicates()

# 检查行数是否超过Excel限制

max_rows = 1048576

if len(df_clean) > max_rows:

raise ValueError(f"处理后的数据行数({len(df_clean)})超过Excel单个sheet的最大行数({max_rows})，请考虑使用其他格式或分多个sheet保存。")

# 保存到新的Excel文件

df_clean.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')

print("处理完成！去除了{}条重复数据，剩余{}条。".format(len(df) - len(df_clean), len(df_clean)))

但是，这里有几个问题：

1. read_excel拼写错误，正确是read_excel。

2. drop_duplicates拼写错误。

3. 保存时的engine参数在to_excel中是否存在？pandas的to_excel的engine参数可能不存在，需要确认。实际上，pandas的to_excel使用不同的引擎，通常由文件后缀决定，或者通过指定engine参数。例如，xlsx文件默认可能使用openpyxl或xlsxwriter，但需要安装相应的库。

另外，当数据量很大时，to_excel可能会非常慢，甚至内存不足。此时可以考虑使用xlsxwriter作为引擎，可能更高效，但需要测试。

此外，用户可能需要分块处理，但如何分块读取Excel并去重？分块读取的话，每次读取一部分数据，去重，但全局去重需要将所有数据加载到内存中，所以分块处理可能不适用，除非允许部分重复在分块之间未被检测到。所以，如果必须全局去重，可能必须一次性读取所有数据。

综上所述，可能的代码需要修正拼写错误，处理引擎问题，并添加行数检查。同时，提醒用户可能的内存和行数限制问题。

另外，处理时间可能会很长，需要让用户有心理准备，或者建议使用数据库或其他更适合大数据处理的方式，但用户可能希望用Python脚本处理。

所以最终的代码大致如下，同时需要包含错误处理和提示。

以下是处理百万条Excel数据的Python脚本，解决内存和行数限制问题：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

def process_large_excel(input_path, output_path, chunk_size=100000):
    """
    处理大型Excel文件的重复数据
    
    参数：
    input_path: 输入文件路径
    output_path: 输出文件路径
    chunk_size: 每次处理的数据块大小（默认10万行）
    """
    
    # 初始化去重容器
    seen = set()
    header = True
    mode = 'w'  # 写入模式

    # 创建进度条
    with tqdm(total=100, desc='处理进度') as pbar:
        # 分块读取Excel文件
        for chunk in pd.read_excel(input_path, chunksize=chunk_size, engine='openpyxl'):
            # 去重处理
            mask = ~chunk.astype(str).apply(lambda x: hash(tuple(x)), axis=1).isin(seen)
            filtered = chunk[mask]
            
            # 更新已见记录
            seen.update(filtered.astype(str).apply(lambda x: hash(tuple(x)), axis=1))
            
            # 写入处理后的数据
            filtered.to_excel(output_path, 
                             index=False, 
                             header=header, 
                             mode=mode, 
                             engine='openpyxl')
            
            # 更新写入模式为追加
            mode = 'a'
            header = False
            
            # 更新进度条（假设总数据量100万）
            pbar.update(chunk_size/10000)  # 每处理10万行更新10%

        # 最终进度到100%
        pbar.n = 100
        pbar.refresh()

    print("\n处理完成！输出文件已保存至：", output_path)

if __name__ == "__main__":
    # 使用示例
    input_file = "large_data.xlsx"
    output_file = "cleaned_data.xlsx"
    
    # 执行处理
    try:
        process_large_excel(input_file, output_file)
    except Exception as e:
        print(f"处理过程中发生错误：{str(e)}")
    finally:
        # 清理临时资源
        if 'seen' in globals():
            del seen

脚本特点：

分块处理：使用Pandas的chunksize参数分批读取数据，避免内存溢出

哈希去重：通过哈希值快速识别重复记录，提升处理效率

进度显示：集成tqdm进度条，直观显示处理进度

异常处理：包含try-except块确保程序健壮性

内存优化：及时清理内存中的临时数据

使用前准备：

安装依赖库：
pip install pandas openpyxl tqdm
注意事项：
Excel行数限制：输出文件使用.xlsx格式时，单个Sheet最多支持1,048,576行

处理时间：百万级数据预计需要10-30分钟（取决于硬件配置）

数据验证：建议处理完成后抽样检查数据完整性

备用方案：如需处理更大数据集，建议改用数据库或Parquet格式

扩展建议：

对于超过Excel限制的数据，可将to_excel改为：

分割多个文件

filtered.to_excel(f"cleaned_data_part{chunk_index}.xlsx", ...)

如需根据特定列去重，可修改哈希计算逻辑：

hash(tuple(x[['关键列1', '关键列2']])) # 指定关键列

这个脚本通过分块处理和哈希算法优化，能够在普通PC上有效处理百万级数据，同时保持内存使用在可控范围内。

2、豆包doubao

以下是一个使用 Python 处理 Excel 数据的脚本，该脚本可以读取包含 100 万条数据的 Excel 文件，去除其中的重复数据，并将处理好的数据存储到一个新的 Excel 文件中。我们将使用 pandas 库来完成这些操作，因为 pandas 提供了简单而强大的工具来处理表格数据。

安装依赖库

在运行脚本之前，你需要确保已经安装了 pandas 和 openpyxl 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

具体脚本如下：

mport pandas as pd
def process_excel_data(input_file, output_file):
    try:
        # 读取 Excel 文件
        df = pd.read_excel(input_file)
        
        # 去除重复数据
        df = df.drop_duplicates()
        
        # 将处理好的数据保存到新的 Excel 文件中
        df.to_excel(output_file, index=False)
        
        print(f"数据处理完成，处理后的数据已保存到 {output_file}")
    except Exception as e:
        print(f"处理数据时出现错误: {e}")
if __name__ == "__main__":
    # 输入 Excel 文件的路径
    input_file = "input.xlsx"
    # 输出 Excel 文件的路径
    output_file = "output.xlsx"
    
    process_excel_data(input_file, output_file)

代码说明

导入库：导入 pandas 库，它是一个用于数据处理和分析的强大工具。
定义处理函数：process_excel_data 函数接受两个参数，input_file 是输入 Excel 文件的路径，output_file 是输出 Excel 文件的路径。
读取数据：使用 pd.read_excel 函数读取输入 Excel 文件中的数据，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。
去除重复数据：使用 drop_duplicates 方法去除 DataFrame 中的重复行。
保存数据：使用 to_excel 方法将处理好的数据保存到新的 Excel 文件中，index=False 表示不保存行索引。
异常处理：使用 try-except 块捕获并处理可能出现的异常。
主程序：在 if name == "main": 块中，指定输入和输出文件的路径，并调用 process_excel_data 函数进行数据处理。
使用方法
将需要处理的 Excel 文件命名为 input.xlsx，并将其放在脚本所在的同一目录下。
运行脚本，处理后的数据将保存为 output.xlsx 文件。
请确保输入的 Excel 文件格式正确，并且数据量不超过系统的内存限制。如果数据量非常大，可能需要考虑分块处理数据。

3、通义千问tongyi

处理大量数据时，使用Pandas库是一个非常高效的选择。下面我将提供一个简单的Python脚本示例，该脚本读取包含100万条记录的Excel文件，去除其中的重复行，并将清洗后的数据保存到一个新的Excel文件中。在开始之前，请确保已经安装了pandas和openpyxl这两个库。如果未安装，可以通过pip命令来安装它们：

pip install pandas openpyxl

接下来是具体的Python脚本代码：

import pandas as pd

def remove_duplicates(input_file, output_file):
    # 读取原始数据
    print("正在加载数据...")
    data = pd.read_excel(input_file)

    # 显示原始数据的信息
    print(f"原始数据共有 {len(data)} 行")

    # 去除重复的数据
    print("正在进行去重操作...")
    unique_data = data.drop_duplicates()

    # 显示去重后的数据信息
    print(f"去重后数据共有 {len(unique_data)} 行")

    # 将结果写入新的Excel文件
    print("正在保存去重后的数据...")
    unique_data.to_excel(output_file, index=False)
    
    print("完成！")

# 调用函数

input_file_path = 'path/to/your/input.xlsx' # 修改为你的输入文件路径

output_file_path = 'path/to/your/output.xlsx' # 修改为你希望输出的文件路径

remove_duplicates(input_file_path, output_file_path)

使用说明：

将上述代码保存为 .py 文件。

修改 input_file_path 和 output_file_path 变量以指向你的具体文件位置。

运行此脚本。

注意事项：

确保你的计算机有足够的内存来处理如此大的数据集。对于特别巨大的数据集（如超过百万行），可能需要考虑使用更高级的数据处理技术或工具，例如Dask。

如果你的数据集具有特定列作为唯一标识符，则可以在 drop_duplicates() 函数中指定这些列名，例如 data.drop_duplicates(subset=['column_name']) 来基于特定列进行去重。

此脚本假设所有列都参与去重判断。如果你只想根据某些列来判断是否重复，可以调整 drop_duplicates() 的参数。

对于非常大的文件，建议检查是否有足够的硬盘空间用于存储新生成的文件。

4、文心一言

当然！为了处理100万条数据并去除重复项，我们可以使用Python的pandas库。pandas库非常适合处理和分析大型数据集。下面是一个示例脚本，展示如何读取Excel文件、去除重复数据并将结果存储到新的Excel文件中。

首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

下面是完整的Python脚本：

import pandas as pd
 
# 读取Excel文件
input_file = 'input_data.xlsx'  # 输入文件名
output_file = 'output_data.xlsx'  # 输出文件名
 
# 使用 pandas 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel(input_file, engine='openpyxl')
 
# 去除重复数据，这里假设我们基于所有列去除重复项
df_unique = df.drop_duplicates()
 
# 将处理好的数据存储到新的 Excel 文件中
df_unique.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')
 
print(f"处理完成，去除重复数据后的数据已保存到 {output_file}")

代码说明：

读取Excel文件：

pd.read_excel(input_file, engine='openpyxl')：使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。engine='openpyxl'参数指定使用openpyxl引擎来处理.xlsx文件。

去除重复数据：

df.drop_duplicates()：去除数据框中的所有重复行。默认情况下，它会基于所有列去除重复项。如果你只想基于某些特定列去除重复项，可以传递一个列名的列表，例如df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])。

存储到新的Excel文件中：

df_unique.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')：将去重后的数据框保存到新的Excel文件中。index=False表示不保存行索引。

运行脚本：

确保你的输入Excel文件（例如input_data.xlsx）与脚本在同一目录下，或者提供正确的文件路径。然后运行脚本，处理后的数据将保存到output_data.xlsx文件中。

性能注意事项：

处理100万条数据可能需要一些时间，具体取决于你的硬件配置和数据的复杂性。

如果数据量非常大，可以考虑使用更高效的数据处理工具或方法，例如Dask或Apache Spark。

希望这个脚本能满足你的需求！如果有任何问题，请随时提问。

总结：通过四个回答对比，确实Deepseek的回答在逻辑处理方面更全面一些，首先分析问题的语义和逻辑，这里面有哪些可能地方，比如：100w条数据excel来处理可能不行，其他三个模型的回答没有提及这方面，deepseek的回答还有其他异常的逻辑处理，另外还给处理处理步骤，每一步怎么做，做什么，让提问的人能够清晰的了解如何编写，怎么编写。

Deepseek还特意提到了硬件配置会影响性能，这就是更难能可贵的地方，Deepseek确实在这块的处理更富有逻辑和细腻。

大家通过上面的结果对比，有什么看法，希望大家畅所欲言。