本文系统阐述将表格导入Python的全流程：先识别来源与格式，再用合适函数与参数控制编码、类型与内存；CSV/TSV注重分隔与dtype，Excel关注引擎与表头，数据库依赖SQL下推，HTML/JSON/PDF需定制解析；导入后统一为DataFrame并建立校验、快照与自动化管道，必要时用Parquet与PyArrow提升性能，并在协作场景中可借助项目系统记录与追踪，持续保证数据质量与可复用性。

本文系统阐述了用Python导入数据的关键路径：明确数据源与规模、选择合适库（pandas/pyarrow/polars、SQLAlchemy、Dask/PySpark）、建立类型与schema控制，并以分块、流式与并发优化性能与稳定性。文章覆盖CSV、Excel、JSON、Parquet、数据库与API导入方法，强调列式存储与Arrow生态的优势，结合缓存、可观测性与自动化测试保障工程化落地，并在协作层面建议以项目管理工具统一追踪导入任务与变更以提升交付质量与可追溯性。

将档案导入工作表的核心是统一格式、正确映射与自动化执行：先将文件规范为UTF‑8的CSV/XLSX，明确字段字典与主键规则，再用Excel的Power Query或Google表格的Apps Script/Sheets API进行批量加载与转换；通过中间表、质量校验与日志化保证数据准确与可追溯，并结合权限与合规控制风险。在项目与研发场景中，可用PingCode管理流程与导出标准化数据，或在Worktile承载跨部门协作，再导入工作表进行报表与分析，实现稳定、可维护的导入流水线。