您是否有时觉得在处理表格数据时感到不知所措？也许你在处理一个大型CSV文件，遇到了各种数据不一致的问题，或者需要验证数据，确保其准确无误才能进行下一步分析。传统的数据分析库或许功能强大，但学习曲线陡峭，用起来有点杀鸡用牛刀的感觉。这时，有一个更适合此类任务的工具——那

您是否有时觉得在处理表格数据时感到不知所措？也许你在处理一个大型CSV文件，遇到了各种数据不一致的问题，或者需要验证数据，确保其准确无误才能进行下一步分析。传统的数据分析库或许功能强大，但学习曲线陡峭，用起来有点杀鸡用牛刀的感觉。这时，有一个更适合此类任务的工具——那

dbt支持基于seed的快速建模处理（比较适合测试环境使用），我们只需要提供csv格式的文件，之后执行dbtseed就会创建对应的模型，之后我们就可以在dbt模型中引用了，以下简单说明下内部实现以及处理参考使用seed文件位置一般我们会在dbt项目的seed目录中放对应的seed文件，就是

对于基于python数据处理的同学，使用pandas的可能比较多，但是agate也是一个很不错的选择，比如dbt对于seed模型的处理就基于了agateagate包含的特性易读以及用户用好的api完整的类似sql的操作unicode支持比较完整的文档插件化的扩展支持（比如sql，excel）与ipython，jupyter以