1.2.02 数据规范-清除不必要的空格 非法日期变真日期 文本型数字转换
将错误日期修正为标准日期的应用技巧解读
Excel中，将错误日期修改为标准日期的应用技巧解读在日常的工作或生活中，离不开的就是日期，多人协作的Excel表格，填写的日期可以说是“五花八门”，如果这些“日期”要参与运算或统计，在处理上非常的麻烦……那将“五花八门”的日期整理整理成标准日期就是办公必备的一项技能了。
一、Excel日期转换：常规类型的“日期”。
目的：将常规类型的“日期”转换为标准格式。
方法:在目标单元格中输入公式：=TEXT(D3,"00-00-00")。
解读：1、Text函数的作用给根据指定的代码对指定的值进行格式设置，语法结构为：=Text(值,格式代码)。
2、代码“00-00-00”为日期格式代码。
二、Excel日期转换：“句号日期”。
目的：将句号（。
或.）类型的“日期”转换为标准格式。
方法1：1、选中目标单元格。
2、【数据】-【分列】-【下一步】-【下一步】，选择【列数据格式】中的【日期】，格式为【YMD】并【完成】。
方法2：1、选定目标单元格。
2、快捷键Ctrl+H打开【查找和替换】对话框，在【查找内容】中输入“.”；在【替换为】中输入：“/”。
3、【全部替换】-【确定】-【关闭】。
方法3：在目标单元格中输入公式：=SUBSTITUTE(D3,".","/")。
解读：Substitute函数的功能为：将字符串中的部分字符串替换为新字符串，语法结构为：=Substitute(值或引用,被替换字符串,替换字符串,[从第几个开始替换])。
如果省略[从第几个开始替换]，则默认从第一个开始全部替换。
三、Excel日期转换：缺少年份的“日期”。
目的：将“销售日期”转换为标准格式。
方法1：在目标单元格中输入公式：="2020/"&SUBSTITUTE(C3,".","/")。
解读：符号“&”为连接符。
将Excel中存储为文本的日期转换为日期格式
将Excel中存储为文本的日期转换为日期格式有时Excel 2007的日期数据可能设置为文本格式存储在单元格中。
例如，您可能在单元格中输入了格式设置为文本的日期，或者可能从外部数据源以文本格式导入或粘贴了数据。
格式为文本的日期在单元格中为左对齐，而不是右对齐。
通过打开“错误检查”，以两位数表示年份的文本日期可能也会使用错误指示器进行标记。
由于 Microsoft Office Excel 中的“错误检查”可以标识以两位数表示年份的文本格式日期，因此您可以使用自动更正选项将其转换为日期格式的日期。
您可以使用DATEVALUE 函数将大多数其他类型的文本日期转换为日期。
通过使用“错误检查”来转换以两位数表示年份的文本日期1、单击“Microsoft Office 按钮”，然后单击“Excel 选项”。
2、单击“公式”，然后执行下列所有操作：·在“错误检查”下，确保选中了“允许后台错误检查”复选框。
·在“错误检查规则”下，确保“包含以两位数表示的年份的单元格”复选框处于选中状态。
·单击“确定”。
3、在工作表中，选择左上角带有错误指示器的任何单元格或单元格区域。
注释所选单元格必须是相邻的。
4、在所选单元格或单元格区域的旁边，单击显示的错误按钮，然后单击“将 XX 转换为20XX”或“将 XX 转换为19XX”。
通过使用 DATEVALUE 函数来转换文本日期若要将单元格中的文本日期转换为序列号，请使用DATEVALUE 函数。
然后复制该公式，选择包含文本日期的单元格，并使用“选择性粘贴”对这些单元格应用日期格式。
1、选择一个空白单元格，并验证其数字格式为“常规”。
如何验证数字格式在“开始”选项卡上的“数字”组中，单击“数字格式”框旁边的箭头，然后单击“常规”。
2、在空白单元格中：·键入 =DATEVALUE(·单击包含要转换的文本格式日期的单元格。
·键入 )·按 Enter。
数据清洗与整理中常见的数据格式转换技巧(六)
数据清洗与整理中常见的数据格式转换技巧随着数字化时代的到来，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，原始数据往往不够干净和规范，需要进行数据清洗和整理。
在这个过程中，数据格式转换是一个常见的问题。
本文将介绍一些常见的数据格式转换技巧。
一、日期格式的转换日期格式在不同的地区和行业中常常存在差异，例如英国习惯使用"dd/mm/yyyy"，而美国习惯使用"mm/dd/yyyy"。
当我们需要使用统一的日期格式时，就需要对日期进行格式转换。
例如，如果原始日期数据是以字符串形式存储的，我们可以使用Python中的datetime模块来进行转换。
首先，我们需要将字符串转换为datetime对象，然后再将其转换为所需的日期格式。
二、数值格式的转换在数据清洗和整理过程中，经常需要对数值类型进行格式转换。
例如，将百分数转换为小数或将小数转换为百分数。
对于百分数转换为小数的情况，我们可以通过将百分数除以100来实现。
而对于小数转换为百分数的情况，我们可以将小数乘以100，并在后面添加百分号。
三、字符串格式的转换字符串格式的转换常常发生在将一种字符串格式的数据转换为另一种字符串格式的数据时。
例如，将"yyyy-mm-dd"格式的日期转换为"mm/dd/yyyy"格式的日期。
在这种情况下，我们可以使用字符串的切片方法和字符串的拼接方法来实现。
通过切片方法，我们可以将"yyyy-mm-dd"中的年、月和日分别提取出来，然后使用拼接方法将它们按照"mm/dd/yyyy"的格式重新组合。
四、布尔格式的转换在某些数据集中，布尔值可能以不同的表示方式出现，例如"是"和"否"、"1"和"0"、"true"和"false"等。
Excel数据清洗与转换技巧清洗和转换不一致的数据格式
Excel数据清洗与转换技巧清洗和转换不一致的数据格式Excel数据清洗与转换技巧在处理数据的过程中，我们经常会遇到数据格式不一致的情况。
这时候，进行数据清洗和转换就显得尤为重要了。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，提供了许多实用的工具和技巧，可以帮助我们高效地完成数据清洗和转换工作。
本文将介绍一些常用的Excel数据清洗与转换技巧，帮助大家提高数据处理效率。
一、日期格式的清洗与转换在处理数据中的日期时，往往会遇到各种不一致的格式，例如“2022-01-01”、“2022/01/01”、“1/1/2022”等。
这些不同格式的日期数据无法直接进行比较和计算，需要进行清洗和转换。
1.1 清洗日期格式从源数据中选取日期列，点击Excel的“数据”选项卡中的“文本到列”命令。
在弹出的“文本向导”对话框中，选择“分隔符号”选项，点击下一步。
在分隔符号选项中选择相应的分隔符，如“-”、“/”等，点击下一步。
根据日期格式选择对应的列数据格式，点击完成。
这样，原本不一致的日期格式就被清洗成一致的格式了。
1.2 转换日期格式选中需要转换的日期数据列，点击Excel的“开始”选项卡中的“格式”命令。
在弹出的格式对话框中，选择“日期”选项，并选择需要的日期格式，点击确定即可完成日期格式的转换。
二、文本格式的清洗与转换在数据处理过程中，文本格式的清洗和转换也是常见的任务之一。
例如，我们需要将一个名称列中的姓和名分开，或者将电话号码列中的区号、号码和分机号分别提取出来，这时就需要用到Excel的文本函数和文本提取工具。
2.1 使用文本函数进行清洗Excel提供了许多文本函数，如LEFT、RIGHT、MID等，可以用来提取文本中的指定部分，并进行相应的清洗和处理。
以将名称列中的姓和名分开为例，可以使用LEFT函数和FIND函数来提取姓和名。
假设名称数据位于A列，姓和名分别位于B列和C列，那么在B2单元格中输入以下公式：=LEFT(A2,FIND(" ",A2)-1)，在C2单元格中输入公式：=RIGHT(A2,LEN(A2)-FIND(" ",A2))，然后拖动B2和C2单元格的填充手柄，即可将整列数据进行分割。
数据清洗规则
数据清洗规则数据清洗是数据预处理的重要步骤，它的目的是通过识别、纠正、删除或填充数据中的错误、不完整、不一致或重复的部分，以提高数据质量和准确性。
为了确保数据清洗的效果和一致性，制定一套标准格式的数据清洗规则是非常重要的。
1. 数据格式规则：- 确定数据的格式要求，例如日期格式、时间格式、货币格式等。
检查数据是否符合预期的格式要求，并进行相应的修正。
- 确定数据字段的命名规范，例如使用驼峰命名法或下划线命名法。
统一命名规范有助于提高数据的可读性和可管理性。
2. 数据完整性规则：- 检查数据中是否存在缺失值，并确定处理缺失值的策略。
可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插值方法填充缺失值。
- 检查数据中是否存在重复记录，并确定处理重复记录的策略。
可以选择保留第一条记录或者删除所有重复记录。
3. 数据一致性规则：- 检查数据中是否存在不一致的命名方式，例如大小写不一致、拼写错误等。
对于这些问题，可以使用字符串处理函数进行修正或者替换。
- 检查数据中是否存在不一致的单位或量纲，例如长度单位不一致、货币符号不一致等。
对于这些问题，可以进行单位转换或者统一符号。
4. 数据准确性规则：- 检查数据中是否存在异常值或者不合理的值。
根据数据的特点和业务需求，可以使用统计方法或者领域知识进行异常值的识别和处理。
- 检查数据中是否存在逻辑错误或者矛盾的部分。
对于这些问题，可以使用规则引擎或者专家知识进行逻辑校验和修正。
5. 数据标准化规则：- 对于需要进行比较或者计算的数据字段，确保其单位、量纲或者范围的一致性。
可以进行数据的归一化、标准化或者按照特定规则进行转换。
- 对于需要进行分类或者分组的数据字段，确保其分类方式或者分组标准的一致性。
可以进行数据的编码、映射或者聚类分析。
6. 数据权限规则：- 根据数据的敏感性和保密要求，确定数据的访问权限和使用权限。
制定相应的数据安全策略和权限管理规则，以保护数据的机密性和完整性。
数据清洗与整理Excel中数据清洗和整理的实用技巧
数据清洗与整理Excel中数据清洗和整理的实用技巧在Excel中进行数据清洗和整理是数据处理过程中的重要一步。
本文将介绍一些实用的技巧，帮助您高效地完成数据清洗和整理的任务。
一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行预处理，去除冗余、错误或不相关的信息，以提高数据的质量和准确性。
1. 删除重复值在Excel中，我们可以使用“删除重复值”工具来快速去除数据中的重复记录。
选择要处理的数据范围，然后点击“数据”选项卡中的“删除重复值”按钮。
根据需要选择要去除重复记录的列，并点击“确定”即可。
2. 处理缺失值处理缺失值是数据清洗中常见的任务。
我们可以使用Excel的筛选功能来筛选出含有缺失值的数据，并进行相应处理。
选择要处理的数据表格，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮，然后在筛选下拉菜单中选择“空值”选项，即可将含有缺失值的数据筛选出来。
3. 格式调整在数据清洗过程中，有时我们需要将数据的格式进行调整，以符合分析和处理的要求。
例如，将日期格式转换为统一的格式，将数值型数据转换为文本型数据等。
选择要处理的数据范围，右键点击选择“格式单元格”，在弹出的对话框中选择相应的格式。
二、数据整理数据整理是指对经过清洗后的数据进行重组、汇总或排列，以便更好地展示和分析数据。
1. 数据排序在Excel中，我们可以使用“排序”功能将数据按照指定的列进行排序。
选择要排序的数据范围，点击“数据”选项卡中的“排序”按钮。
在排序对话框中选择要排序的列和排序方式（升序或降序），点击“确定”即可完成排序。
2. 数据筛选数据筛选可以帮助我们从大量的数据中提取出需要的部分进行分析。
选择要筛选的数据范围，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。
在筛选下拉菜单中选择要筛选的条件，或使用自定义条件进行筛选。
点击“确定”即可完成筛选。
3. 数据透视表数据透视表是一种快速汇总和分析大量数据的工具。
选择要制作数据透视表的数据范围，点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮。
数据标准化处理方法
数据标准化处理方法数据标准化是指将不同格式、不同来源的数据进行统一处理，以便于后续的分析和应用。
标准化处理方法可以提高数据的一致性、可比性和可靠性，从而更好地支持决策和业务需求。
下面将介绍几种常用的数据标准化处理方法。
1. 缺失值处理在数据中，缺失值是指某些观测变量的值缺失或者未记录。
缺失值会影响数据的完整性和准确性，因此需要采取合适的方法进行处理。
常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用特定值填充缺失值。
删除缺失值是最简单的处理方法，但可能会导致数据的丢失。
插补缺失值是根据已有的数据猜测缺失值，并进行填充。
常用的插补方法包括均值插补、中位数插补、回归插补等。
使用特定值填充缺失值是指将缺失值替换为某个特定的值，例如将缺失值替换为0或者平均值。
2. 数据类型转换在数据标准化处理中，往往需要将不同的数据类型进行转换，以便于后续的计算和分析。
常见的数据类型包括数值型、字符型、日期型等。
数值型数据可以进行算术运算，字符型数据则需要进行字符串处理，日期型数据则需要进行日期计算。
数据类型转换可以使用编程语言或者数据处理软件进行实现。
例如，可以使用Python中的pandas库进行数据类型转换，或者使用SQL语句进行数据类型转换。
3. 数据单位统一在不同的数据源中，数据的单位可能存在差异，例如一个数据源中的温度以摄氏度表示，另一个数据源中的温度以华氏度表示。
为了保证数据的一致性和可比性，需要将数据的单位进行统一。
数据单位统一可以通过数学公式进行转换，或者使用数据处理软件进行实现。
例如，可以使用Excel中的函数进行单位转换，或者使用Python中的NumPy库进行单位转换。
4. 数据范围归一化在数据标准化处理中，往往需要将数据的范围进行归一化，以便于比较和分析。
数据范围归一化可以将数据的取值范围映射到指定的区间，例如将数据映射到[0, 1]或者[-1, 1]。
常见的数据范围归一化方法包括最小-最大归一化和标准差归一化。
Excel中有哪些高效的数据清洗与整理技巧
Excel中有哪些高效的数据清洗与整理技巧在日常工作和数据处理中，Excel 是我们常用的工具之一。
然而，面对大量杂乱无章的数据，如何进行有效的清洗和整理，使其变得清晰、准确且易于分析，是一个至关重要的问题。
下面将为您介绍一些高效的数据清洗与整理技巧。
一、删除重复数据在数据量较大的情况下，很可能会出现重复的数据。
这不仅会影响数据分析的准确性，还会占用不必要的存储空间。
Excel 提供了简单的方法来删除重复数据。
首先，选中需要检查重复数据的列或整个数据区域。
然后，在“数据”选项卡中，点击“删除重复项”。
在弹出的对话框中，您可以选择要基于哪些列来判断重复，确认后，Excel 会自动删除重复的行，只保留唯一值。
二、处理空白单元格空白单元格可能会导致数据分析出现错误。
我们可以通过以下方法来处理。
1、查找并替换空白单元格按下“Ctrl ＋F”打开查找和替换对话框，在“查找内容”中不输入任何内容，“替换为”中输入您想要填充的内容，比如“0”或“无”，然后点击“全部替换”。
2、批量填充空白单元格选中包含空白单元格的数据区域，使用“Ctrl ＋G”打开定位对话框，点击“定位条件”，选择“空值”，然后在选中的空白单元格中输入内容，按下“Ctrl ＋Enter”，即可快速批量填充。
三、数据格式统一数据格式的不一致会给后续的计算和分析带来麻烦。
1、日期格式如果日期格式混乱，例如有的是“2023/1/1”，有的是“202311”，可以选中日期列，在“数据”选项卡中选择“分列”，在向导中选择“日期”格式，将其统一。
2、数字格式对于数字，要确保其格式正确，比如是整数、小数还是百分比等。
选中数字列，通过右键菜单中的“设置单元格格式”来进行调整。
四、拆分数据有时候，数据可能会被合并在一个单元格中，需要进行拆分。
例如，姓名和电话在一个单元格中，“张三138xxxx1234”，可以通过“数据”选项卡中的“分列”功能，按照特定的分隔符（如空格）将其拆分为两列。