湖北
作者：卫星酱
编辑：卫星酱
锵锵~大家好哇！我是又在研究数据分析的卫星酱~
之前，卫某对「脏」数据的清洗方法做了一个简单的介绍 （文末查看相关内容） 。
不得不说，清洗、整理过的数据，再进行分析会方便很多。
这次，我又带来了7 个用于数据清洗的函数，帮助大家提高整理数据的效率！
一起看看吧~
清除
第一类是最直接的，就是除掉不需要的数据。
从其他应用程序导入的文本，可能含有当前操作系统无法打印的字符，所以我们可用 CLEAN 函数清除这些非打印字符。
如图，用 VLOOKUP 函数查找「赵六」的业绩时，结果居然出错：
用 LEN 函数检查 B 列的字符数，发现 B5 单元格多了一个不可见字符：
用 CLEAN 函数清除它：
=VLOOKUP(E2,CLEAN(B2:C5),2,FALSE)
这样 VLOOKUP 函数就能正常查找啦！
TRIM 函数，能够清除文本中的所有空格 （除了单词之间的单个空格） 。
如果你从网页导入的文本中有许多空格，那用 TRIM 就对了！
=TRIM(A1)
单词前的空格全部清除了，单词间距的空格却得到保留。
用函数清洗数据，省时又省力~
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替换
回到之前的例子，用 VLOOKUP 函数查找员工业绩，却因为单元格 B5 中有个不可见字符而出现错误值：
要想避免错误值干扰数据分析，就得用 IFERROR 函数：以给定值，替换数据中的错误值。
=IFERROR(VLOOKUP(E2,$B$2:$C$5,2,FALSE),"")
REPLACE 也是一个替换函数，只不过应用范围比 IFERROR 要广。
将某值替换成给定的另一值，这就是它的作用。
一般我们用它来给电话号码、身份证号或者其他个人信息打码。
=REPLACE(C2,7,8,"****")
用替换函数将数据快速处理一遍，就不担心隐私泄露了~
提取
第三种数据清洗函数是提取类，较常用的就是左、中、右三兄弟，也就是 LEFT、MID 和 RIGHT。
数据提取，也可以理解为清洗冗杂的数据，留下我们需要的部分。
▋01提取地区代码（求籍贯）
=LEFT(C2,6)
▋02提取生日
=MID(C2,7,8)
▋03提取文件扩展名
=RIGHT(B2,LEN(B2)-FIND(".",B2))
好了，今天我们一口气学习了 7 个数据清洗函数！
❶ CLEAN
❷ TRIM
❸ IFERROR
❹ REPLACE
❺ LEFT
❻ RIGHT
❼ MID
大家还记得这些函数的运用场景吗？试着回忆一下~
补充阅读：
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