数据清洗是整个数据分析流程中的基石，其核心目标在于提升数据的可靠性和精确性，以便后续的数据分析和挖掘工作更加准确、有效。在这个环节中，针对字段内容进行精细化处理以保留所需部分，是清洗的一项关键任务。

我们在进行数据清洗的时候，经常会遇见遇见这样的情况：

字段中存在一些不需要的内容或不需要的字符

金额字段前有¥符号，但是我们只需要纯数字的数据

九数云在本文将为您介绍7个数据清洗公式，干货满满，速速码住！

一、数据清洗-去除字段前后字符

一些订单信息表中，对于销售额、利润等字段会包含货币符号「¥」，想要将字符清除掉进行一些其他的运算。

Excel首尾字符智能清理

用户在使用、更新Excel或是本地数据源的过程中，经常会遇到Excel「文本」的头尾包含「空格或换行符号」等，九数云系统会自动清理单元格字符前后的空格等符号，更加高效便捷。

除了自动清理的字符外，还有一些其他特殊的字符，我们可以结合使用函数来清理：

• 先用 LEFT 函数截取第一位返回值，与（ 符号进行比较。
• 如果字符中的第一个字符为（，那么就需要使用 SUBSTITUTE 函数替换字段中的 （、）、￥内容，并使用 CONCATENATE函数拼接「-」负号字符；
• 如果字符中的第一个字符不是（，那么就使用 SUBSTITUTE 函数替换字段中的 ￥内容；
• 最后使用 TONUMBER 函数将结果转换成数值类型。

二、7个数据清洗公式

1. LEFT（）

目的：截取前几个字符串

示例：LEFT("Fine software",8)=Fine sof

 

2. RIGHT()

目的： 截取后几个字符串

示例：RIGHT("Itisinteresting",6)=esting

 

3. MID()

目的：返回指定位置字符串

示例：MID("Finemoresoftware",9,8)=software

参数说明：MID(text,start_num,num_chars)

• text：包含要提取字符的文本串
• start_num：文本中需要提取字符的起始位置，文本中第一个字符的start_num为1，以此类推
• num_chars：返回字符的长度

 

4. SUBSTITUTE()

目的：替换指定字符

示例：SUBSTITUTE("database","base","model")=datamodel

将“database”中的“base”替换成“model”

参数说明：SUBSTITUTE(text,old_text,new_text,instance_num)

• text：原始字符串。
• old_text：需要被替换的部分字符。
• new_text：用于替换old_text的字符。
• instance_num：指定用new_text替换第几次出现的old_text。可以不指定，若未指定，则替换所有出现的old_text。

 

5. CONCATENATE()

目的： 将多个字符串合并成一个字符串

示例：CONCATENATE("Average","Price")=AveragePrice

 

6. TONUMBER()

目的：文本转为数字

示例：TONUMBER("123")=123

7. TOINTEGER（）

目的：文本转为整数

示例：TOINTEGER("123.56")=123

三、总结

在本文，九数云为您带来了7个数据清洗公式，除此之外，九数云还支持Excel首尾字符智能清理，快来使用九数云开始您的数据清洗之旅吧~

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