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在数据分析时，我们经常需要将日期数据作为一个分类，例如，在下面的透视表中，我们就将日期作为一个分类，计算每个月的销售额， Excel的数据透视表提供了非常方便的日期分组的能力，可以根据需要随时统计年/季度/月/日/小时/分钟/秒级别的汇总数据， 这一切只需要我们在源数据中有一列标准的日期列即可： 错误的日期 在Excel中，正确的日期列应该是：单元格格式为常规或日期，用“/”或“-”分隔的日期类数据，并且不包含错误的日期数据。 根据这个定义，错误（包括不规范）的日期格式主要包括下面这些形式： 1. 年月日分开三列  年月日分开3列看似清晰，实际上导致后续分析的困难。例如，如果想按照季度统计，就必须通过函数添加一辅助列 2. 错误的日期格式 用数值格式显示的日期
没有分隔符的日期  日期列的日期不是标准日期，没有分隔符。 错误的分隔符的日期  日期列用了错误的分隔符：“.” 错误的单元格格式
3. 错误的日期数据
尽管日期列格式正确，但是其中包含错误的日期数据：2013/6/31 上面的所有的日期错误（或不规范）类型，都会导致后续的统计分析复杂化，甚至产生错误结果。应该在数据清洗阶段对它们进行纠正。 下面就分不同的错误类型介绍如何对这些错误的日期数据进行清洗。
清洗年月日分开的日期数据 针对这样的日期数据，
我们需要使用函数。添加一列空白列，然后输入公式： =DATE(B3,C3,D3)
清洗错误格式的日期 在前面，我们将错误的日期格式分为4类：
根据错误类型的不同，我们需要使用的方式不同。 清洗方法：数值格式显示的日期 针对这种情形，只要选中日期，在开始选项卡中的数字中，将格式修改为短日期即可，
清洗方法：其他三种错误格式的日期 对于其他三种错误格式的日期，我们可以使用同一种方法进行清洗。 选中该列数据，在“数据”选项卡上点击“分列”，
在分列对话框，一直点击下一步，
在最后一步时，选择“日期”，然后点击完成，
根据错误内容的不同，有可能直接就得到了正确的结果，
也可能得到的是数值，
这就变成了前面“数值格式的日期”了，只要改变数字格式为“短日期”即可。
清洗错误的日期数据 与前面的几种情形不同，处理错误的日期数据必须首先找到哪些数据是错误的，
尽管在上图中，我们很容易就发现这个错误日期（2013/6/31）。但是在实际中，这个工作很难通过肉眼完成。想象一下，在几万行数据中发现错误的日期，应该是一个不小的挑战。 我们可以采用下面的方法。 首先在表格中添加辅助列，填充序列1，2，3，...
然后鼠标点击日期列任意单元格，在“数据”选项卡中，点击“降序”排序，
得到排序后的日期，
可以看到，多有错误的日期数据都排在最前面（这是因为所有的错误日期都会被当作文本处理，在排序时，文本大于任意的日期），这样我们就很容易发现错误日期了。 发现后，就可以进行相应的处理了。要么删除这些数据，要么修改为正确的日期。例如，在本例中，我们可以将“2013/6/31”修改为“2013/6/30”，
然后点击辅助列任意单元格，“数据”选项卡中点击“升序”排序，
排序后，删掉辅助列即可，
注，最后的排序是为了恢复原有的顺序。如果顺序不重要，就没必要进行这一步。前面的添加辅助列也没有必要进行。
总结及其他 日期数据在数据分析中扮演了非常重要的作用，Excel也提供了很多工具和函数帮助我们使用日期数据。因此，在原始数据中维护一份正确的日期数据是一个很重要的工作。如果源数据中的日期不规范，你就可以采用这里的方法来进行清洗。 如果你的数据比较复杂，这个任务可能很艰巨，你可以关注下面的公众号：ExcelEasy寻找更多方法和技巧，或者使用我们的数据清洗服务，让我们来帮助你完成这个工作。 |
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