Excel数据填充简单到爆？会了这些才是真的服！

上一篇文章讲了Excel的拖动填充和双击填充，之前对此一无所知的职场小白们可能觉得捡到了“宝”：哇，竟然还有这么神奇的用法？其实，那些仅仅只是Excel数据填充中最基本的功能而已，它还有很多意想不到的隐藏功能。

Excel的魅力之处就在于此，任何一个不显眼的地方都可能暗藏着各种玄机。本文就教你如何彻底玩转Excel数据填充，如果能学会其中的一半以上用法，小编相信您绝对是职场同事眼中的Excel高手了！

使用Ctrl组合键可使填充方式发生逆转

默认情况下，对于数值型的数据，直接拖动填充会自动复制数据；当同时按下Ctrl再拖动时，就变成了顺序填充：

如下图，A列是直接拖动A1单元格的填充效果，C列是同时按下Ctrl键和C1单元格的拖动效果：

文本型和日期型数据同理，默认是序列填充的，加上Ctrl组合键之后就会变成复制。

文本型的填充序列可以自行定义，不要以为只有“甲乙丙”和“一二三”

单击“文件--选项--高级”，找到“常规”区域，点击“编辑自定义列表”：

可以看到默认定义好的有11项序列，在这里你可以随意增加自己工作中所需要的各种序列，当然也可以从你现有的工作表中直接导入序列。如下图，标示的部分是自带的序列，然后又按自身的工作需要添加了5个产品ID名称，只要点击“添加”按钮，就会自动增加一个产品ID的自定义序列，以后使用时只需输入其中的任何一个产品ID名称，拖动或双击都能自动以此序列填充：

不仅可以用鼠标左键按住填充柄填充，也可以按右键拖动填充

当使用鼠标左键按住填充柄填充时，填充完成时，区域的右下角会显示“填充选项”按钮。将鼠标指针移动到按钮上并点击下拉箭头，将列出更多的填充选项下拉菜单，这时可以调整成其他的填充方式。

当使用鼠标右键按住填充柄拖动填充时，一旦停止拖动将直接弹出右键菜单，这时只要选择执行相应的填充命令即可自动填入内容：

如果拖动填充的是日期型数据，可选项会更多

如下图，左侧是按鼠标左键拖动的效果，右侧是按鼠标右键拖动的效果。标识部分为日期型数据所独有的：

这里的“按工作日填充”虽然同样以天数递增，但不包括休息日。如下图，当选择“以工作日填充”之后，2018-3-3和2018-3-4两个日期就没有了，因为这两天分别是周六和周日。

假如你的公司休息时间不是周六和周日，可以修改Windows系统的日期时间设置，重新指定一周的第一天从周几开始。

使用快速填充自动匹配相邻数据列中的全部内容

如下图，当在H2单元格中输入EP01时，按住拖动柄向下拖动时会自动填充序列：

此时，如果点击“快速填充”，则填充的内容自动会变为与相邻列相匹配的内容：

使用快速填充对指定列按照位置进行拆分

如下图，当在G2单元格输入字符03并拖动填充时，默认是填充序列：

如果改为“快速填充”，它就会在相邻列中查找匹配内容。找不到匹配的，就找包含的。由于03在同一行的A列中有包含，且是后两个字符，那么它就会改用A列中的后两个字符进行填充。如下图：

它同样也可以对日期进行拆分。例如，要获取日期列的日，只需输入第一个匹配的日期号，然后选择快速填充：

至于其他常见的从身份证号中提取日期等功能，都可参考此方法处理。

当然，对于字符型列的拆分，最好是像日期一样有明确的分割符。比如：G3Q-GA-T3A，只要第一个单元格输入的是GA，那么在快速填充时，都会自动截取以-分割的第2个字符，而不管这个字符的长度是多少。这样得到的拆分内容会更准确。

使用快速填充对指定列进行合并

合并的道理一样简单，只要输入的第一个单元格内容和指定一列或多列匹配即可。例如，下图中只需在第一行输入：张三 PD03 800，由于这个数据是根据当前行的“雇员、产品、数量”三列内容合并而成的，因而当拖动该单元格的填充柄并使用“快速填充”时，其他单元格也会依此合并规则处理。

当然，多列合并填充时，也可以合并指定列的部分内容，只要它在同一行中的指定列有所包含即可。

无需拖动或双击也可实现指定数据的填充

之前的示例都是通过拖动或双击填充柄才实现填充的。如果你有明确的数据起止范围和步长，也可通过菜单中的“序列”命令直接实现填充。该菜单命令在“开始”功能组的“编辑”功能区中：

例如，我们在G1单元格输入数字5，然后在“序列”窗口中作如下设置：

由于步长为3，终止值是50，选择的序列类型是“等差序列”，因而点击“确定”按钮后会自动生成结束值为50的序列：

当使用“等比数列”类型时，步长必须是一个不等于1的数字。这是因为，当等比步长为1时，就表示后面要填充的数据始终和初始值一样，自然就不会填充。

通过数据填充测算数据变化趋势

先输入三个初始数据：1、3、9，然后把它们选中并同时选择要填充的区域（注意，不是拖动填充柄），然后点击菜单“填充”中的“序列”命令：

设置如下：

填充的结果如下图：

聪明如你的读者，看出上述数据的增长趋势了么？其实就是一个等比序列而已。

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