对于xlsx或xls格式，相信大家都不陌生，我们常常在Excel中...
由此可见，Parquet格式适用于分析性质的工作负载，如数据分析和查询。但在一些需要频繁修改和追加数据的场景下，Parquet可能并不是最佳选择。 不适合小规模数据 我们在实际应用中，也需要追求使用效益的性价比。对于小规模数据集，Parquet格式可能会显得过于复杂，而且对存储和处理的优势不如在大规模数据集中明显。我们在做AI项目时，如果是在一些小型项目或快速原型开发中，选择其他更简单的格式可能更为合适。 可读性较差，学习成本高 Parquet文件以二进制格式存储，因此可读性较差，不如一些文本格式（如CSV）那样直观。这倒是和HDF格式有了同样的问题了。可读性差也带来了学习成本的提高，对于初次接触Parquet的团队成员，可能需要额外的培训，更多的时间来了解其工作原理、优化技巧以及实操练习。等格式的Excel文件 最后，还是想说一下以xlsx、xls等格式为代 购买特殊营销数据 表的Excel文件。 想说一下Excel的原因也很简单，因为它太常见了，常见到我们常常忽略了Excel本身并不属于任何一种数据格式，它其实是一种软件。它可以辅助我们录入数据、处理数据、完成数据分析和数据可视化等。 同时，Excel文件可支持的格式太多了，如果都说就偏离了本文的重心。我就以最常用的xlsx、xls这两格式为例，来说一下我们在AI数据集的场景中，会如何运用它。 我们将数据以xlsx格式存储在Excel表格中，每工作表可以包含一或多单元格，用于存储数据、公式、文本等。每一行或者每单元格可以包含一数据点，适用于结构化数据。 以下是一简单的Excel表格中xlsx的示例，表示一包含文本和标签的数据集： 在这例子中，每一行代表一数据点（一文本例子），而每列则表示该数据点的一特征（positive、negative、neutral）。每单元格中的数据都按行和列组织，这是Excel表格的典型结构。这种结构化的表格形式非常适合表示和处理数据。
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我们在AI数据集的应用中，什么情况下会选择用Excel文件存储xlsx、xls这类格式的数据？ 当数据小规模、结构化时 在处理小规模、结构化的数据时，Excel的表格格式适合整齐排列的数据，我们可以快速了解数据的结构和内容，也能够快速进行基本的数据操作和分析，并通过Excel将数据存储为xlsx、xls这类格式。 当数据有多种简单类型时 Excel支持多种简单的数据类型，包括文本、数字、日期和时间等。如果我们需要将不同类型的数据存储在同一工作表中，同时还需要对数据进行简单的整合和分析，用Excel是很好的选择。 需要一些公式计算来处理数据时 Excel支持各种复杂的数学和统计函数，当我们使用数据集时，如果需要对数据进行处理和计算，可以在Excel中执行操作，而无需编写复杂的代码。 虽然Excel非常强大，我们几乎离不开它，但在AI数据集的实际应用中，用Excel文件存储xlsx、xls这类格式的数据会依旧存在一些劣势。
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