Pandas作為常用數據處理工具的實用性毋庸置疑，但面對300MB及以上的CSV文件時，其性能短板便會顯現；而Excel處理這類大文件，往往容易出現崩潰或無限加載的情況。

在嘗試過多種工具組合后，Streamlit + DuckDB 的搭配尤為亮眼：在處理數百萬行數據文件時，仍能保持即時響應。無內存飆升、無索引延遲，也無需依賴 Jupyter。用 Python 就能快速搭建閃電般的高效數據應用。

一、為什么選擇 DuckDB？

如果要用一句話定位DuckDB，它就像是“面向分析場景的SQLite”，核心優勢集中在四大特性：

• ? 內存列式執行引擎，適配數據分析需求
• ? 零配置門檻，無需復雜搭建即可使用
• ? 支持直接對 Pandas、CSV、Parquet 文件運行 SQL，響應瞬間完成
• ? 可嵌入 Python 腳本內部工作，無需切換環境

有了DuckDB，不用再做繁瑣的預處理，直接對原始文件操作即可。比如處理大型 CSV 時，代碼只需這樣寫：

import duckdb

df = duckdb.query("SELECT * FROM 'bigfile.csv' WHERE clicks > 100").df()

整個過程無需將百萬行數據先加載到 Pandas 中，既節省內存，又提升了數據查詢效率。

二、為什么選擇 Streamlit？

如果你想要的是直觀好上手的數據儀表盤，而非側重代碼調試的筆記本工具，Streamlit是理想之選，其核心優勢十分突出：

• ?? 即時 UI：5 行代碼就能實現下拉菜單、滑塊、圖表
• ?? 自動刷新：代碼修改后，界面會同步更新
• ?? 可視化集成：原生支持 Plotly、Altair、Vega
• ?? 開箱即用：默認樣式美觀，無需額外配置

實際使用確實簡單，比如對接 DuckDB 構建儀表盤：

import streamlit as st
import duckdb

query = st.text_input("輸入你的 SQL")
df = duckdb.query(query).df()
st.dataframe(df)

這樣就完成了，一個可交互的儀表盤就此成型。

三、示例應用：25行代碼構建的銷售儀表盤

import streamlit as st
import duckdb
import plotly.express as px

# 上傳 CSV
csv = st.file_uploader("上傳 CSV", type="csv")
if csv:
    # DuckDB 查詢
    df = duckdb.query(f"SELECT * FROM read_csv_auto('{csv.name}')").df()

    # 篩選 UI
    region = st.selectbox("區域", df['region'].unique())
    filtered = duckdb.query(f"SELECT * FROM df WHERE region = '{region}'").df()

    # 儀表盤
    st.write(f"顯示 {region} 的數據")
    fig = px.bar(filtered, x="product", y="revenue")
    st.plotly_chart(fig)

這樣的應用如果用Excel處理很可能崩潰，但在DuckDB與Streamlit的配合下，運行能如絲般順滑。

四、 額外功能：查詢Parquet、S3，甚至Pandas

duckdb.query("SELECT COUNT(*) FROM 's3://bucket/data.parquet'").df()

或者：

import pandas as pd

pandas_df = pd.read_csv("data.csv")
duckdb.query("SELECT * FROM pandas_df WHERE clicks > 1000").df()

DuckDB 原生支持Pandas --- 無需轉換步驟。

五、Streamlit + DuckDB 數據分析師首選

Streamlit 與 DuckDB 的組合，已成為三類核心場景的優選技術方案：

• ?? 毫秒級加載儀表盤開發
• ?? SQL 驅動的交互式分析
• ?? 非開發人員數據見解分享

其核心優勢顯著：無需依賴Jupyter環境，無需繁瑣配置，無明顯延遲。簡直是數據分析師提升效率的“秘密武器”！