处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
清除Excel缓存 打开Excel时，它会自动创建一个缓存文件，以提高后续打开速度。但是，如果缓存文件太大，就会导致Excel启动缓慢。因此，清除缓存文件可以有效地提高Excel的启动速度。具体方法如下：打开Excel，单击“文件”选项卡，然后单击“选项”。在“Excel选项”窗口中，单击“高级”。
如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。
增加系统内存：对于经常需要处理大量数据的用户来说，增加物理内存是最直接有效的解决方法。例如，原来使用的是4GB的内存，可以升级到8GB或16GB，这样可以显著提高系统处理大数据的能力。 关闭其他程序：当同时运行多个程序时，它们会共享系统的内存资源。
可以考虑能不能优化公式，或者把不必要的公式粘贴成数值，这样就能减少数据量和计算量，从而加快表格的速度。第三种是表格并没有很大数据量却很大，这种经常是从某些系统导出的带格式或者某些隐藏控件的数据文件，这种可以考虑把表格中的数据粘贴数值到新建的表格中，一般都会把文件减到很小。
这已经不是电脑配置的问题了，是Excel自身的局限，不适合处理大数据，微软也知道，所以推出了PowerBI，与Excel无缝对接，并且PowerBI desktop完全免费，处理Excel数据量大臃肿的问题都是小case。不仅知道如何处理数据，更要知道现在有哪些工具可以使用。
关闭Excel中的宏及自动更新功能；使用Excel的格式刷功能，有效减少数据格式更改的时间；设置重新计算的模式，以及提高Excel的计算速度；使用不同的函数，包括大数据处理函数，替代公式；减少并简化每一个工作表中的计算量以及数据量；将数据分隔到多个工作表中，以提高查询速度。
处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
首先在电脑桌面中，鼠标右键鼠标，新建一个excel工作簿并打开。创建一个简单的表格，并输入一些字符串，比如衣服购买表格，如下图所示。接着，鼠标左键单击【开发工具】菜单标签，并单击VBA按钮，如下图所示。然后，在VBA编辑的代码窗口中，鼠标右键单击表格，选择添加用户窗体，如下图所示。
比如使用VBA宏或者Power Query来处理大量的数据分组。 一旦分组完成，你可以使用“条件格式化”来高亮显示或者区分不同的组，使得结果更加直观。请注意，如果数据量非常大，分组过程可能会比较耗时，并且可能需要一些复杂的数据处理技巧。在处理大数据集时，确保你的电脑有足够的内存来支持这些操作。
您的这种现象，我在以前的工作也遇到过，当时数据多达几十万条，每次在做数据透视时，就会出现卡死。一般解决方法就是做大数据统计、运算时，最好将其他的计算机运行程序关掉，这样可以节省内存，还有就是提高计算机性能，来完成大数据统计。要不就得单独开发程序，来完成数据处理了。
使用VBA宏：如果您熟悉VBA编程，可以使用VBA宏来处理数据，这样可以更加灵活地控制数据处理的过程。如果以上方法都无法解决问题，可能需要考虑使用其他数据处理工具，例如Python、R等。希望这些信息能对您有所帮助！excel几万行数据太多太卡，是正常且常见的现象了。
处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。
首先，如果您的工作表包含大量数据，或者公式过多，尤其是涉及到循环引用和迭代计算，这会导致Excel处理起来负担过重，从而影响速度。为了优化性能，试着对数据进行整理和简化，减少不必要的公式使用。
