专业人员使用的高级Excel数据清理方法

您是否曾经发现自己盯着庞大的Excel电子表格，被需要清理的大量数据弄得不知所措?几个小时可能变成几天，错误和不一致仍然存在。您是否知道，数据分析师在开始分析数据之前，要花费高达80%的时间来清理和组织数据?

这是一段惊人的时间，本可以更好地用于实际数据分析。幸运的是，有一些高级Excel数据清理技巧可以大大减少这段时间。在Kenji的本指南中，我们将探索十种专家技术，这些技术可以帮助您更有效地管理和清理数据，从而腾出时间来完成更重要的任务。

如何像专业人士一样清理Excel数据

关键要点：

清理格式技巧：从工作表中删除所有格式以重新开始。

聚合公式：忽略数据集中的错误，计算平均值。

错误突出显示：快速识别并解决有错误的单元格。

数字转换：将大数字转换为千、百万或十亿来简化大数字。

替换通配符：使用通配符有效地删除特定的文本模式。

显示公式的文本：将年、月、日组合为单一日期格式。

日期值公式：将文本格式的日期转换为实际日期值。

模糊匹配：合并具有相似但不相同的数据条目的表。

PowerQuery–删除重复项：识别并消除重复条目。

PowerQuery–拆分列：根据分隔符将单个列分成多个列。

首先从工作表中删除所有格式。此“清理格式”技巧在处理格式不一致或令人分心的继承电子表格时特别有用。它为数据操作提供了新的画布，使您的工作更易于管理。要应用此技巧：

点击工作表左上角的三角形来选择整个工作表

转到“主页”选项卡，然后单击“编辑”组中的“清除”按钮

选择清除格式以删除所有格式，同时保留数据

有了干净、未格式化的工作表，您现在可以应用自己一致的格式来增强可读性和分析能力。

高级Excel数据清理技巧

在YouTube上观看此视频。

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汇总公式：无误差平均值

计算有误差的数据集中的平均值可能很困难。聚合公式允许您计算平均值，同时忽略任何存在的错误。这可确保您的计算保持准确并反映实际数据，从而保持分析的完整性。聚合公式的语法为：

=AGGREGATE(函数编号，选项，ref1，[ref2]，…)

function_num：要应用的函数(例如，1表示AVERAGE)

选项：如何处理错误(例如，1表示忽略错误)

ref1,[ref2],…：计算中要包括的范围或参考

通过使用聚合公式，您可以自信地计算平均值，而不会因数据集中的错误而造成扭曲。

错误突出显示：发现问题

快速识别错误对于数据完整性至关重要。错误突出显示功能可让您精确定位有错误的单元格，使其清晰可见。此技术可帮助您及时解决问题，确保您的数据集保持可靠。要突出显示错误：

选择要检查错误的单元格范围

转到“开始”选项卡，然后单击“样式”组中的“条件格式”

选择突出显示单元格规则，然后选择更多规则

在“新建格式规则”对话框中，选择“仅格式化包含以下内容的单元格”

在“编辑规则描述”部分，从下拉菜单中选择“错误”

单击“格式”按钮，然后选择适合您偏好的突出显示样式

单击“确定”应用错误突出显示

通过错误突出显示，您可以快速识别并解决数据集中的任何问题。

数字转换：简化大数字

大数字可能难以读取和分析。数字转换通过将这些数字转换为千、百万或十亿来简化这些数字。这不仅使您的数据更易于阅读，而且还有助于更快地进行分析。要转换大数字：

选择包含大数字的单元格范围

转到“开始”选项卡，然后单击“数字”组中的“数字格式”下拉菜单

选择所需的格式(例如，以逗号分隔符和0个小数位的数字)

根据需要调整格式以显示千、百万或十亿的数字

通过简化大数字，您可以增强数据的可读性和可解释性。

替换通配符：删除文本模式

处理文本数据时，可能需要删除特定模式。替换通配符技术允许您使用通配符来有效地识别和消除这些模式。这对于清理格式不一致的数据条目特别有用。要使用替换通配符：

选择包含要删除的文本模式的单元格范围

按Ctrl+H打开“查找和替换”对话框

在“查找内容”字段中，输入要删除的通配符模式(例如，*text*)

将替换为字段留空

单击“全部替换”可删除指定模式的所有实例

通过使用替换通配符，您可以有效地清理文本数据并确保数据集的一致性。

显示公式的文本：合并日期

将年、月、日合并为一个日期格式可以简化您的数据。显示公式的文本可让您将这些元素合并为一个连贯的日期，从而增强数据集的一致性和可用性。公式语法为：

=TEXT(year_cell&”-“&month_cell&”-“&day_cell,“yyyy-mm-dd”)

year_cell、month_cell、day_cell：包含相应日期部分的单元格引用

“yyyy-mm-dd”：所需的日期格式

通过使用文本显示公式，您可以轻松地将单独的日期组件组合成标准化的日期格式。

日期值公式：转换日期

文本格式的日期可能会妨碍数据分析。日期值公式将这些文本条目转换为实际日期值，确保Excel的日期函数正确识别您的日期。此转换对于准确的基于日期的计算和分析至关重要。公式语法为：

=DATEVALUE(文本日期)

text_date：表示日期的单元格引用或文本字符串

通过应用日期值公式，您可以将基于文本的日期转换为真正的日期值，从而实现无缝的日期计算和比较。

模糊匹配：合并数据

合并具有相似但不完全相同数据条目的表格可能很复杂。模糊匹配通过识别和合并接近匹配的条目来简化此过程。此技术对于合并来自多个来源且略有差异的数据非常有用。要执行模糊匹配：

从Microsoft网站安装模糊查找插件

选择要匹配的数据并转到数据选项卡

单击数据工具组中的模糊查找按钮

配置匹配选项，例如相似度阈值和输出列

单击“Go”执行模糊匹配并合并数据

模糊匹配使您能够有效地合并数据，即使在处理数据条目中的细微变化时也是如此。

PowerQuery–删除重复项：消除冗余

重复条目可能会影响您的数据分析。PowerQuery的“删除重复项”功能可帮助您识别和消除这些冗余行，确保您的数据集保持唯一性和准确性。这对于无法手动识别重复项的大型数据集特别有用。要使用PowerQuery删除重复项：

选择数据范围并转到数据选项卡

单击“获取并转换数据”组中的“从表/范围”以打开PowerQuery编辑器

选择要检查重复项的列

转到“主页”选项卡并单击“删除行”，然后选择“删除重复项”

关闭并加载查询以将更改应用到数据集

通过利用PowerQuery的“删除重复”功能，您可以有效地消除冗余条目并维护数据完整性。

PowerQuery–拆分列：组织数据

根据分隔符将单列拆分为多列可以增强数据组织。PowerQuery的拆分列功能可让您有效地划分数据，从而更易于分析和管理。此技术对于将多条信息合并到一列的数据集特别有用。要使用PowerQuery拆分列：

选择数据范围并转到数据选项卡

单击“获取并转换数据”组中的“从表/范围”以打开PowerQuery编辑器

选择要拆分的列

转到“转换”选项卡并单击“拆分列”，然后选择适当的分隔符

指定要拆分的列数，或选择在每次出现分隔符时进行拆分

关闭并加载查询以将更改应用到数据集

通过使用PowerQuery的拆分列功能，您可以有效地重新组织数据并增强其分析的可用性。

这些高级Excel数据清理技术对于任何想要有效管理和分析大型数据集的人来说都是必不可少的。通过将这些技巧融入到您的工作流程中，您可以增强数据处理能力，确保您的分析既准确又高效。无论您是删除格式、计算无错误平均值还是合并类似的数据条目，这些技术都将帮助您维护干净可靠的数据集。掌握这些技术不仅可以节省您的时间和精力，还可以将您的Excel技能提升到新的高度，让您能够自信地应对最复杂的数据挑战。