处理超过10万条数据的Excel文件时，可以考虑以下几种方法来提高效率和减少系统压力：
使用PowerQuery:
Excel的PowerQuery插件（Excel 2016及以上版本自带）可以高效地处理大数据集。
通过PowerQuery，你可以合并、转换和加载数据，通常这个过程只需要几秒钟。
你可以在PowerQuery编辑器中执行复杂的数据查询和合并操作。
数据分块处理:
如果数据量太大，可以考虑将数据分块处理，比如使用筛选和排序功能，只查看你需要的部分。
使用VBA宏:
对于一些重复性较高的任务，可以编写VBA宏来自动化处理，提高效率。
使用专业数据管理软件:
对于特别庞大的数据集，可能需要使用专业的数据管理软件，如Tableau或Power BI，它们更适合处理大规模数据集。
优化公式和计算逻辑:
如果数据计算逻辑较为简单，可以尝试优化公式，减少不必要的查找和转换函数。
数据备份和版本控制:
在进行任何处理之前，确保做好数据备份和版本控制，以防数据丢失或损坏。
使用Python进行数据处理:
如果Excel的计算速度成为瓶颈，可以考虑使用Python进行数据处理。Python的pandas库非常适合处理大规模数据集。
冻结行和列头:
在处理大数据集时，可以冻结行和列头，以便在滚动查看数据时保持表头可见。
合并重复数据:
删除数据中的重复项可以减少文件大小，提高处理速度。
使用快捷键和名称框:
对于简单的公式下拉填充，可以使用快捷键（如Ctrl+Shift+方向键）和名称框来快速选择和应用公式。
请根据你的具体需求和Excel版本选择合适的方法。
