性能数据从 CSV 到 Excel：如何把“原始采样”变成可审计的测试结论
摘要：性能平台常导出两类数据：按测试区间汇总的数据，以及逐帧/逐采样点的明细数据。真正有价值的工作不是把 CSV 原样转成 Excel，而是建立稳定数据模型、做时间窗口关联、保留可追溯链接，并在导出前完成质量校验。
标签：Python、Pandas、Excel、性能测试、数据分析
一、先分清两类数据
常见的性能导出文件通常包含：
| 数据层 | 典型字段 | 适合回答的问题 |
|---|---|---|
| 区间汇总 | 场景名、开始/结束帧、平均 FPS、最低 FPS、CPU/GPU 均值、内存峰值 | 哪个场景有问题？ |
| 逐帧明细 | frame index、时间戳、线程耗时、内存分项、资源指标 | 问题发生在哪一帧、为什么？ |
这两类表不能各自孤立。汇总表用于排序，逐帧表用于解释。一个成熟的导出工具需要将它们按 frame index 或时间范围关联。
二、建立明确的中间数据模型
不要在代码里散落大量的列表下标，例如 row[16]、row[24]。这会让数据格式一变就悄悄写错列。应先统一为命名字段：
from dataclasses import dataclass @dataclass class RegionSummary: name: str description: str start_frame: int
