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  • 核对数据要快速,可以大大减少加班时间,所以熟练掌握excel快速筛选数据的方法是必不可以的。一般掌握了下面8个关于excel快速筛选数据的方法,对于数据的筛选就可以游刃有余了。我们先来了解下自动筛选。【自动筛选...

    如何在海量数据中,筛选出我们要的数据,是一项非常重要的工作。核对数据要快速,可以大大减少加班时间,所以熟练掌握excel快速筛选数据的方法是必不可以的。

    一般掌握了下面8个关于excel快速筛选数据的方法,对于数据的筛选就可以游刃有余了。

    我们先来了解下自动筛选。

    【自动筛选】可以快捷定位需要查找的信息,并过滤掉不需要的数据将其隐藏。筛选只是显示出你想要的数据,并不会改变当前数据库的内容。

    使用方法是,在标题行中,点击一个单元格或者选中一整行,然后点击【数据】菜单中的【筛选】功能,这时,我们可以看到,标题行的每个单元格都会出现三角形选项按键,点击,会依次显出来【升序排列】-【将序排列】-【按颜色排序】-【文本筛选】-【搜索框】等,如图所示。

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    一,普通排序

    如果我们想对任意一个标题字段进行排序,使数据看起来更规整,那我们可以使用【筛选】中的排序功能。

    具体操作: 这里我们让“销售情况统计表”按照销售金额从大到小排序,可以点击标题字段“金额”处的三角选项按钮,然后选择【降序】。这时,会发现,销售数据已经按照销售金额排序了。

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    二,按颜色筛选
    我们查看数据的时候,有时会把一些要重点关注的数据用填充颜色的方式标注出来,但是,由于这些数据都是隔行标注的,所以我们没办法将其进行汇总计算,能不能一次性把填充一个颜色的数据都筛选出来,然后进行计算?【自动筛选功能】可以!

    具体操作: 这里我们想把已经被颜色填充的“销售情况统计表”中的重点数据筛选出来。

    点击任意标题字段处的三角选项按钮,在弹出的对话框中,点击【按颜色筛选】,选择已经被我们刚才设置的填充色。这时,我们要的数据已经被筛选出来。

    需要说明的是,如果需要清除筛选结果,可以点击【筛选】旁边的【清除】按钮,数据即可恢复没有被筛选时的样子。

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    三,筛选“包含某个值”的数据
    具体操作:

    如果我们只想把“销售情况统计表”中所有姓“张”的业务员业绩筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“姓名”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,输入“张”。这时,所有姓“张”的业务员业绩情况明细就被筛选出来了。

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    四,筛选“以某个值开头”的数据

    具体操作:

    如果我们只想把“销售情况统计表”中,所有商品单价“以5开头”的销售数据筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“单价”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,输入“5*”。这时,所有商品单价“以5开头”的销售数据就被筛选出来了。

    注意,在Excel中,“*”代表任意多个任意字符,“?”代表任意一个字符。这里的“5*”就是一种模糊搜索形式,意思是以5开头的任意数据内容。

    五,筛选“以某个值结尾”的数据
    如果我们只想把“销售情况统计表”中,所有商品单价“以5结尾”的销售数据筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“单价”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,输入“*5”。这时,所有商品单价“以5结尾”的销售数据就被筛选出来了。

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    六,筛选“几位数字”的数据
    如果我们只想把“销售情况统计表”中,所有商品数量为“3位数”的销售数据筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“数量”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,输入“???”。这时,所有商品数量为“3位数”的销售数据就被筛选出来了。

    注意,这里输入“?”时,要确保是英文输入法下的问号,中文状态下输入的问号是不行的。

    七,精确查找“包含某值”的数据

    如果我们只想把“销售情况统计表”中,所有商品数量刚好为“65”的销售数据筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“数量”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,输入“65”。这时,所有商品数量为“65”的销售数据就被筛选出来了。

    注意,想实现精确查找时,只要对其加英文状态下的双引号,搜索即可。图3-77在弹出的对话框中,输入“65”。

    八,查找“在某个区间”的数据
    如果我们只想把“销售情况统计表”中,所有商品数量区间为“100-150”的销售数据筛选出来,那么我们只需要找到对应的标题字段“数量”,点击三角选项按钮,在弹出的对话框中,选择【数字筛选】,选择【介于】,在【大于或等于】中输入“100”,【小于或等于】中输入“150”。这时,所有商品数量区间为“100-150”的销售数据就被筛选出来了。

    注意,这里的商品数量属于数字类型字段,如果我们选择的是商品名称等文字型的字段,则在做筛选时,出现的是【文字筛选】对话框,原理是一样的,按照我们上述的方法进行相应操作即可。

    Excel快速筛选数据方法集锦​www.wdashi.com
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    展开全文
  • Excel数据筛选

    2013-11-22 18:36:06
    自己写的代码,在公司内部使用,没有bug,实现在统计结果中,寻找最优值,并将结果输出到一个指定的Excel文件中。
  • Python筛选EXCEL数据

    千次阅读 2020-12-25 22:52:35
    Python筛选EXCEL数据Python筛选EXCEL数据 Python筛选EXCEL数据 我们在实际业务过程中,可能涉及到excel数据清洗的场景,本次代码处理的是客户个人基本信息的清洗操作,其中包含了身份证,性别,国籍,电话,职业,...

    Python筛选EXCEL数据

    Python筛选EXCEL数据

    我们在实际业务过程中,可能涉及到excel数据清洗的场景,本次代码处理的是客户个人基本信息的清洗操作,其中包含了身份证,性别,国籍,电话,职业,身份证地址,居住地地址,职业描述,以及证件起始日期的筛选操作,我们可以根据实际需要一并判断都判断,或者单个判断,实际代码如下:

    配置文件名:config.ini

    [File]
    ### 填写待处理文件信息
    file_name1 = C:\Users\Administrator\Desktop\新建 Microsoft Excel 工作表.xlsx
    sheet_name = Sheet1
    
    [9yaosu]
    ### 请填写需要处理的数据在数据表中的列名,例如ABCDEF,如果以下的筛选数据不需要筛选时可以直接不写列名信息
    ### 身份证列名
    id_position =S
    ### 性别列名
    sex_position =
    ### 国籍列名
    nationality_position =R
    ### 电话列名
    phone_position =L
    ### 职业列名
    job_position =
    ### 身份证地址列名
    id_address_position =O
    ### 居住地址列名
    live_address_position =
    ### 职业描述列名
    job_description_position =W
    ### 证件起始时间列名(必须同时都填或者都不填)
    certificates_start_time_position =J
    certificates_end_time_position =K
    

    python脚本文件:xx.py

    # coding=utf-8
    import configparser
    import os
    import re
    import time
    from xlrd import xldate_as_tuple
    from datetime import datetime
    import openpyxl
    import xlrd
    from openpyxl.cell.cell import ILLEGAL_CHARACTERS_RE
    
    
    def fix_illegal(s):
        try:
            a = ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r"", s)
        except:
            a = s
        return a
    
    
    if __name__ == '__main__':
        cf = configparser.ConfigParser()
        cf.read("config.ini", encoding="utf-8")
        start_time = time.time()
        """待处理数据的文件名"""
        file_name1 = cf.get("File", "file_name1")
        """待处理的excel中需要操作的sheet名"""
        sheet_name = cf.get("File", "sheet_name")
        """异常数据的文件名"""
        empty_file = os.path.dirname(file_name1) + r"\异常数据.xlsx"
        """完整数据的文件名"""
        full_file = os.path.dirname(file_name1) + r"\完整数据.xlsx"
        excel = xlrd.open_workbook(file_name1)
        sheet = excel.sheet_by_name(sheet_name)
        rows = sheet.nrows
        cols = sheet.ncols
        row1 = sheet.row_values(0)
        count1 = 1
        count2 = 1
    
        """新建空数据表"""
        empty_excel = openpyxl.Workbook()
        empty_sheet = empty_excel.active
        empty_sheet.title = (sheet_name)
        empty_sheet.append(row1)
        """新建完整数据表"""
        full_excel = openpyxl.Workbook()
        full_sheet = full_excel.active
        full_sheet.title = (sheet_name)
        full_sheet.append(row1)
    
        dic = {"A": 1, "B": 2, "C": 3, "D": 4, "E": 5,
               "F": 6, "G": 7, "H": 8, "I": 9, "J": 10,
               "K": 11, "L": 12, "M": 13, "N": 14, "O": 15,
               "P": 16, "Q": 17, "R": 18, "S": 19, "T": 20,
               "U": 21, "V": 22, "W": 23, "X": 24, "Y": 25, "Z": 26}
    
        """获取校验元素位置"""
        id_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "id_position"), 0)
        sex_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "sex_position"), 0)
        nationality_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "nationality_position"), 0)
        phone_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "phone_position"), 0)
        job_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "job_position"), 0)
        id_address_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "id_address_position"), 0)
        live_address_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "live_address_position"), 0)
        job_description_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "job_description_position"), 0)
        certificates_start_time_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "certificates_start_time_position"), 0)
        certificates_end_time_position = dic.get(cf.get("9yaosu", "certificates_end_time_position"), 0)
    
        for i in range(1, rows):
            row_value = sheet.row_values(i)
            c1 = True
            c2 = True
            c3 = True
            c4 = True
            c5 = True
            c6 = True
            c7 = True
            c8 = True
            c9 = True
    
            # ==================================================================================
            """判断身份证和性别数据是否正常"""
            if id_position > 0:
                id_card = row_value[id_position - 1].strip()
                # 如果身份证存在就判断身份证倒数第二位是否跟性别相符合
                if sex_position > 0:  # 如果表中存在性别,则判断性别是否是男或者女
                    sex = row_value[sex_position - 1].strip()
                    # 获取客户性别
                    id_sex = ["男", "女"][id_card and (int(id_card[-2]) % 2 == 0)]
                    c1 = id_sex in sex
                # 当身份证存在时判断身份证是否正常
                if id_card:
                    c8 = ((id_card[0:-1].isdecimal() or id_card[-1].isdecimal() or id_card[-1] == "X")
                          and len(id_card) == 18)
                else:
                    c8 = False
            else:  # 如果身份证不存在则直接判断性别是否是男或者女
                if sex_position > 0:  # 如果表中存在性别,则判断性别是否是男或者女
                    sex = row_value[sex_position - 1].strip()
                    c1 = "男" in sex or "女" in sex
    
            # ==================================================================================
            """判断国籍数据是否正常"""
            if nationality_position > 0:
                nationality = row_value[nationality_position - 1].strip()
                c2 = "中国" in nationality or "CN" in nationality
    
            # ==================================================================================
            """判断电话号码数据是否正常"""
            if phone_position > 0:
                phone = row_value[phone_position - 1].strip()
                c3 = phone.isdecimal() and (len(phone) == 8 or len(phone) == 11)
    
            # ==================================================================================
            """判断职业数据是否正常"""
            if job_position > 0:
                job = row_value[job_position - 1].strip()
                c4 = len(job) > 0
    
            # ==================================================================================
            """判断身份证地址数据是否正常"""
            if id_address_position > 0:
                id_address = row_value[id_address_position - 1].strip()
                c5_1 = (len(re.findall("([\u4e00-\u9fbb])", id_address)) > 9)
                # 判断地址是否合法
                a = ["省", "市", "区", "县", "镇", "村", "湾", "弯", "巷", "弄", "公司", "厂", "室", "号", "户", "乡", "组"]
                c5 = c5_1 and any(i in a for i in id_address)
    
            # ==================================================================================
            """判断居住地地址数据是否正常"""
            if live_address_position > 0:
                live_address = row_value[live_address_position - 1].strip()
                c6_1 = (len(re.findall("([\u4e00-\u9fbb])", live_address)) > 9)
                a = ["省", "市", "区", "县", "镇", "村", "湾", "弯", "巷", "弄", "公司", "厂", "室", "号", "户", "乡", "组"]
                c6 = c6_1 and any(i in a for i in live_address)
    
            # ==================================================================================
            """判断职业描述数据是否正常"""
            if job_description_position > 0:
                job_description = row_value[job_description_position - 1].strip()
                match = (re.compile(u"[\u4e00-\u9fbb]")).search(job_description)
                c7 = len(job_description) > 0 and (job_description != "无" or
                                                   job_description != "无无" or
                                                   job_description != "一般人员" or
                                                   job_description != "一般员工" or
                                                   job_description != "一贝人员" or
                                                   match)
    
            # ==================================================================================
            """判断证件到期数据是否正常"""
            if certificates_start_time_position > 0 and certificates_end_time_position > 0:
                a = row_value[certificates_start_time_position - 1]
                b = row_value[certificates_end_time_position - 1]
                if isinstance(a, float):
                    certificates_start_time = datetime(*xldate_as_tuple(a, 0)).strftime("%Y-%m-%d")
                else:
                    certificates_start_time = a.replace("-", "").replace("/", "").strip()
                if b:
                    if isinstance(a, float):
                        certificates_end_time = datetime(*xldate_as_tuple(b, 0)).strftime("%Y-%m-%d")
                    else:
                        certificates_end_time = b.replace("-", "").replace("/", "").strip()
                else:
                    certificates_end_time = "21991231"
                try:
                    start_year = int(certificates_start_time[0:4])
                    start_month = certificates_start_time[4:]
                    end_year = int(certificates_end_time[0:4])
                    end_month = certificates_end_time[4:]
                except:
                    start_year = 0
                    start_month = ""
                    end_year = 0
                    end_month = ""
    
                youxiao1 = (end_year - start_year == 5) and (start_month == end_month)
                youxiao2 = (end_year - start_year == 10) and (start_month == end_month)
                youxiao3 = (end_year - start_year == 20) and (start_month == end_month)
                youxiao4 = ("20991231" in certificates_end_time) or ("21991231" in certificates_end_time)
                youxiao = youxiao1 or youxiao2 or youxiao3 or youxiao4
                c9 = certificates_start_time and ("1899" not in certificates_start_time) and youxiao
    
            # 错误原因
            reason = ""
            if not c1:
                reason += "【性别不合法】"
            if not c2:
                reason += "【国籍不合法】"
            if not c3:
                reason += "【电话不合法】"
            if not c4:
                reason += "【职业不合法】"
            check_address = c5 and c6
            if not check_address:
                reason += "【地址不合法】"
            if not c7:
                reason += "【职业描述不合法】"
            if not c8:
                reason += "【身份证不合法】"
            if not c9:
                reason += "【证件起始日期不合法】"
    
            if c1 and c2 and c3 and c4 and check_address and c7 and c8 and c9:
                row_value1 = list(map(fix_illegal, row_value))
                full_sheet.append(row_value1)
                count1 = count1 + 1
            else:
                row_value1 = list(map(fix_illegal, row_value)) + [reason]
                empty_sheet.append(row_value1)
                count2 = count2 + 1
    
            print("\r", f"处理数据第{i}条....", end="", flush=True)
    
        """=================================================================================="""
        """打印完整数据数量/异常数据数量"""
        print("\n")
        print(f"完整数据数量是:{count1 - 1}")
        print(f"异常数据数量是:{count2 - 1}")
        """写入异常数据"""
        empty_excel.save(empty_file)
        """写入完整数据"""
        full_excel.save(full_file)
        """打印代码运行时间"""
        end_time = time.time()
        print(f"总耗费时间是:{end_time - start_time}s")
    
    
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  • 条件格式重复项填色工具打开数据表,选中需要进行筛选的目标数据列,在开始菜单栏中找到“条件格式 → 突出显示单元格规则 → 重复项”。可以看到重复项都被标注成了红色,接下来就可以处理这些重复数据。利用数据...

    当我们录入或者处理大量数据时,难免会遇到一些数据重复的问题,下面就教大家几种方法如何快速地找出数据中的重复项。

    条件格式

    重复项填色工具

    打开数据表,选中需要进行筛选的目标数据列,在开始菜单栏中找到“条件格式 → 突出显示单元格规则 → 重复项”。

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    可以看到重复项都被标注成了红色,接下来就可以处理这些重复数据。

    利用数据透视表找出重复项

    打开数据表,选中所有数据,在“插入”菜单中找到“数据透视表”,点击即可建立数据透视。

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    需要添加数据透视表中行列的数值,这里我们将“分类名称”选中拖至行中,将“分类编号”拖至值中,并将“分类编号”的值字段设置调整为“计数”

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    在生成的数据透视表中,我们对第2列数据做降序筛选,就能清晰地看到有重复项的数据了。

    高级筛选

    Excel自带的高级筛选功能,可以快速将数据列中的重复数据删除,并筛选保留不重复的数据项,十分的便利实用。

    步骤:选中需要进行筛选的目标数据列,点击【数据】菜单栏,点击【高级筛选】,选中【在原有区域显示筛选结果】,勾选【选择不重复的记录】,单击【确定】即可。

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    重复数据筛选就这么简单,可以根据数据的特性,及纠错的需求,选择合适的方法处理重复项。

    大家还有更好的筛选方法的话也欢迎评论区告诉我!

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  • 大数据分析-Excel导入及筛选数据

    千次阅读 2019-07-09 22:48:44
    通常导入外部网站的数据时,可以先将数据下载到本地,然后在用excel打开该文件。下面介绍一种新的方法,直接将外部数导入到excel文件中。假如我们要导入如下网页中的数据:...

    1.导入数据

    1.1 导入外部网页上的数据

    通常导入外部网站的数据时,可以先将数据下载到本地,然后在用excel打开该文件。下面介绍一种新的方法,直接将外部数导入到excel文件中。假如我们要导入如下网页中的数据:http://www.chooseauto.com.cn/xlph/car/295015.shtml,步骤如下:

    (1). 打开excel文件,选择【数据】-【获取外部数据】-【自网站】

    (2). 在打开的对话框中输入网址,点击【转到】之后会在会话框中打开对应的网页。具体如下:

    点击【导入】之后将无用信息删除,即可得到我们想要的数据。

    但是我觉得这种导入方式可能存在如下几个缺陷:

    1. 首先,以“国家统计局” 网站的统计数据为例,这个网站中的数据通过这个方法是无法获取的,你会发现点击【转到】之后,对话框在不停提示报错信息,可能是因为这个网站中用了大量的JS等技术,无法正确解析页面。

    2. 以刚才实验的网页为例,该数据导入方法理论上提供了的一种方法可以对数据进行选择,就是查询对话框中黄底黑色箭头,具体如何使用可以参考以网址中的案例,https://jingyan.baidu.com/article/f0e83a254f961722e59101c9.html,但是这种方法在我们演示中提到的网页中无法使用。

    综合以上两点,个人认为这个方法可以作为一个补充吧。

    2. 拆分数据(把一列数据拆分成多列)

    对于上述类型的数据,需要将这1列数据拆分成5列,则选中该部分数据然后点击【数据】-【分列】,将分隔符设置为逗号即可。(在从外部文本导入数据时,默认就会让进行这些分隔操作)

    还有一种方法拆分方法是使用函数TextSplit,使用这个函数需要先下载Excel函数扩展包(搜索“方方格子”,下载Excel扩展包。安装过程很简单,要主要的是安装之前把Excel先关闭)。下面先来看看这个函数的基本介绍及参数说明:

    我认为这个方法的优势在于:这个方法可以规定三个分隔符,这对有些不太规范的数据比较有用。具体地,处理上述数据时的函数写法如下。

    关于上述函数写法,需要注意以下几点(PS:这种方式是为了将B1单元格中用到的函数自动扩展到其他行、其他列,而无需更改函数)

    (1). 首先,Excel中有三种引用方式:"A1”->行列都是相对引用,“$A$1”->行列都是绝对引用,“$A1"->混合引用(具体为列绝对引用行相对应用)。在这里使用"$A1"这种引用方式,可以保证向左、向下扩展时,字符串的位置能相应的变动。

    (2). 其次,column()-1,因为不同列获得分割后的字符串的部分不同,如果写成1的话,再使用自动向右扩展时,并不会自动改变,所以采用这种写法。

    还可以使用LEFT、RIGHT函数进行拆分,详细可以参考:https://jingyan.baidu.com/article/9f7e7ec09e86956f281554f7.html。但是这种方法有一个限制,即待分割的数据必须是规范化的数据,这样才能利用自动填充技术。

    最后使用自动填充技术拆分数据。

    3.行列转置

    行列转置就是将原本按列保存的数据转化成按行保存的数据,或者相反。这个操作很简单。具体操作流程如下:

    先选中要进行行列转置的数据,右击【复制】,然后在空白单元格处右击【粘贴选项】,选择转置即可。(将鼠标放到具体的粘贴选项上时,会有信息提示。因为记得我的Exce上原本的粘贴选项上并没有"转置“这个选项,我一次使用转置功能之后,它就出现了。)

    还有一点要注意,数据一定要先【复制】,【剪切】是无法进行转置的。

    4.对数据进行筛选

    假设原始数据如下:

    4.1 数值\文本筛选

    假设对“语文”进行数值筛选。右击“语文”旁边的向下的箭头。如果该字段数值型的则出现的是“数字筛选”,如果对应的字段是文本类型,则出现的是“文本筛选”

    随意选中任意一个便可以设置筛选条件。如下图:

    这里要说的是?和*的问题。从网上搜到一个答案,具体如下:

    1. ?的作用是单个字符,比如你要搜索 姓王的输入王? 便只能筛着王芳 王兰 王牛两个字的。
    2. *的作用是1个或1个以上,上述条件输入王*,就可以筛着王芳 王兰 王牛 王大伟 王熙凤 王牛比 王察基尔 等。 

    但是这里有一点要注意,?和*都是英文字符,如果输入中文的?,是没有任何作用的。 另外还有一点要注意的是,无论是数字筛选还是文本筛选,一次都只能针对一个字段进行最多两个条件的筛选。如果需要同时对两个字段进行筛选,这种筛选方式是做不到。

    4.2 高级筛选

    简单点说,高级筛选可以同时对两个或两个以上字段进行筛选。数据如下:

    至于如何使用操作高级筛选功能可以参考:https://jingyan.baidu.com/article/358570f6819206ce4724fc90.html

    上述筛选结果如下:

    对这个实验结果进行分析会发现,高级筛选实现了同时对多个条件进行筛选,各个条件之间是“与”的关系。如果改成如下筛选条件:

     则其筛选结果如下:

    如果换成如下筛选条件:

    则其筛选结果如下:

    从这个实验结果可以发现:对于条件筛选域,列与列之间是“且”的关系,而行与行之间则是“或”的关系。

    另外,高级筛选还可以实现删除重复项的功能。将高级筛选框中条件筛选区域设为空,并勾选“选择不重复记录”,就可以轻松实现删除重复项。

    5.表格

    Excel中的表和表格是两个不同的概念,将excel中的表转化对应的表格之后能够方便快速地对数据进行处理。选择数据区域内的任意活动单元格,点击【插入】->【插入表格】,之后点击确定就可以将表转化表格。转后之后的数据如下图所示:

     这里只简单介绍表格的汇总功能。点击表格中的任意单元格,选择【单元格工具】中的汇总。具体如下:

    6.数据验证

    数据验证主要是为了控制用户的输入,使用户的输入尽量规范。这里主要介绍如何制作下拉列表。

    具体制作流程如下,设定的下拉列表之后,在对应的单元格区域就不能输入其他内容了。

    注意,上述第4步中,还可以从特定的表格中进行选择,这样可以保证能随意更加或删除填写的选项。

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    千次阅读 2019-12-25 16:41:36
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