Excel 如何数据清洗

Excel 如何数据清洗

引用

新浪网

1.

https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2025-02-08/doc-ineitzmh6617055.shtml

数据分析中有个很重要的预处理步骤，叫做「数据清洗」。简单来说就是把数据中「脏脏的 」部分 —— 缺失的、重复的、错误的等等，给它清除掉，剩下「干净的」数据。

1. 缺失数据

如果某处缺了一两个数据，最简单的方法就是 —— 扔了它。别笑！这的确是正规的数据清洗手段，在表格不大、不完整数据较少的情况下，完全可以这样做。例如，2002 年「产品 C」的产量缺失了，那就偷偷把 2002 年从统计表里删掉，只分析后面的。

但这样可能将潜在信息删除，也可能导致数据分析出现较大偏差。所以，如果数据很多、空缺也多，删除过多条目会使得结果产生较大偏差时，我们还是得把空缺补上。

• 空值变 0 值：使用快捷键【Ctrl+G】定位,选择【定位条件】中的【空值】，最后输入 0。
• 统计学方法：实际应用常选择统计学方法，比如平均值，来填充缺失的数据。当然，根据数据实际类型，也可能使用中间值、最大值、最小值或者其他更复杂的函数值。

2. 重复数据

至于重复数据，在之前的「数据核对」篇中已经讲过了，这里就不再赘述。很多时候，我们在基础的 Excel 应用中就完成了「数据清洗」的步骤。

3. 错误数据

• 函数错误值：比如#DIV / 0!、#N / A! 之类，只要在公式外套上 IFERROR 就行。
• 其他错误数据：例如等级只有「A / B / C」三种，有个单元格却出现了「D」的；或者要求填写「√」，偏偏有人写「☑」的……这种除了在一开始设置数据验证，就只有用查找、计数、条件格式等偏门方法了。

这种错误数据「D」，可以用【查找】或【筛选】直接定位它。而「感觉上不对」的数据，就比较难找到了：

这时我们就只能因地制宜，想办法定位它，例如用 IF 函数筛选大于 36.13 的数据。找到之后按照「缺失数据」的办法处理它就是了。

4. 写在最后

今天从数据类型的角度给大家简单讲了下数据清洗的做法。小伙伴们还知道哪些属于数据清洗的 Excel 操作呢？