这可能是一个重复的问题，但我想了解资源使用情况。
任务： 我有3个不同的excel文件，它们的表大小不同。
由于原始表不同，因此我必须为它们使用3个不同的SQL查询，但是我也可以使用pandas，因为我将其用于将excel表导入SQL。我的意思是：
df1 = pd.read_sql_table(*args*)
df2 = pd.read_excel(*args*)
df1.append(df2)
表是小的250 rows x 14-20列。
那么哪种方法更适合使用资源（时间执行，内存使用）？