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excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)如果不予处理,数据区域中的大部分值不是标准的日期格式,无法参与后期的运算,如提取年份、月份、日等。解读:1、选定目标单元格区域,即C3:C12区域。2、单击【数据】菜单【数据工具】组中的【分列】,打开【文本分列向导】对话框,连续单击【下一步】,在【列数据格式】组中选择【日期】,并单击右侧的下拉列表选择日期格式或保持默认。3、单击右下角的【完成】,关闭【文本分列向导】对话框即可。

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(1)

在Excel中,如果数据太乱或者不规范,对于处理的处理将会非常的麻烦,那如何使数据井井有条?如何使数据变得规范或易处理?就不得不与这些技巧牵手!


技巧一:不规范日期:

效果图:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(2)

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(3)

1、选定目标单元格区域,即C3:C12区域。

2、单击【数据】菜单【数据工具】组中的【分列】,打开【文本分列向导】对话框,连续单击【下一步】,在【列数据格式】组中选择【日期】,并单击右侧的下拉列表选择日期格式或保持默认。

3、单击右下角的【完成】,关闭【文本分列向导】对话框即可。

解读:

如果不予处理,数据区域中的大部分值不是标准的日期格式,无法参与后期的运算,如提取年份、月份、日等。


技巧二:规范行、列。

效果图:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(4)

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(5)

1、选定数据区域,即B2:H12区域。

2、单击【开始】菜单【单元格】组中的【格式】-【自动调整行高】和【自动调整列宽】即可。

解读:

调整后行和列按照内容完整地进行了显示。


技巧三:拆分内容。

效果图:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(6)

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(7)

1、选定目标单元格区域,即B2:B12区域。

2、单击【数据】菜单【数据工具】组中的【分列】,打开【文本分列向导】对话框,单击【下一步】。

3、选择【分隔符号】组中的【其它】,并在文本框中输入:“、”,单击【下一步】。

4、单击目标区域文本框右侧的箭头,选择数据的存放单元格,示例中的数据存放单元格为:E3,单击箭头返回并【完成】。

5、单击【确定】关闭警告对话框。

解读:

分列中的分割符号可以根据内容实际情况自定义。


技巧四:批量删除空白行。

效果图:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(8)

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(9)

1、选中目标单元格区域,即A2:G15区域。

2、快捷键Ctrl G打开【定位】对话框,单击【定位条件】,打开【定位条件】对话框。

3、选择【空值】并【确定】。

4、在定位出来的空白单元格处右键-【删除】,打开【删除文档】对话框,选择【整行】并【确定】即可。


技巧五:填充合并单元格。

效果图:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(10)

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(11)

1、选定目标单元格区域,即B3:B12区域,单击【开始】菜单【对齐方式】组中的【合并后居中】。

2、快捷键Ctrl G打开【定位】对话框,单击左下角【定位条件】打开【定位条件】对话框。

3、选择【空值】并【确定】。

4、输入公式:=B3,并用Ctrl Enter批量填充。

解读:

公式中的B3为第一个空白单元格的上一行单元格地址。


技巧六:带单位的值参与运算。

目的:计算总“月薪”。

方法:

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(12)

1、在目标单元格I3中输入求和公式:=SUM(H3:H12)。

2、此时计算结果为0,不慌,接着往下操作。

3、选中H3:H12区域,快捷键Ctrl H 打开【查找和替换】对话框。

4、在【查找内容】文本框中输入:“元”,即月薪的单位。

5、单击左下角的【全部替换】,单击提示对话框的【确定】并单击右下角的【关闭】。

6、此时已经得到了月薪的总和。

解读:

本质就是将“元”替换为了空值。


技巧七:取消数值单元格中的绿色三角。

excel复制的数据为什么成井号(如何使数据井井有条)(13)

方法:

1、选定目标单元格区域,即C3:H12区域。

2、单击黄色感叹号右侧的箭头,选择【转换为数字】即可。

解读:

选择的数据范围以文本型数值单元格为“第一个单元格”。


最美尾巴:

只有规范的数据,才能提取有用的信息,看似不起眼的7条技巧,却是规范数据的有效手段,如能成功牵手,对于数据的处理分析将有很大的帮助作用。


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