掌握这些技巧，让Excel批量数据清洗变得简单高效！

什么是数据清洗

数据清洗是指在数据处理过程中对原始数据进行筛选、转换和修正，以确保数据的准确性、一致性和完整性的过程。它是数据预处理的一部分，旨在处理和纠正可能存在的错误、缺失值、异常值和不一致性等数据质量问题。

为什么要数据清洗

Excel在数据采集场景中非常常用。作为一款电子表格软件，它提供了丰富的功能和易用的界面，使其成为大部分人首选的数据采集工具之一。

而在数据采集的过程中，因为采集渠道多样，数据格式也多种多样，从而会出现部分数据的丢失和不准确的情况，因此为了处理掉这些 “垃圾”数据，需要对数据进行清洗。

哪些数据需要进行清洗

通常在这几种情况下需要进行数据清洗。

1.缺失数据处理：数据在采集或迁移的过程中，出现数据的遗漏。

2.错误数据判断：数据在采集或迁移的过程中与原数据不一致。

3.重复数据处理：一条数据重复出现多次。

4.数据格式转换：数据在采集或迁移的过程中出现了乱码。

数据清洗都需要做些什么

下面让我们看一下数据清洗都会涉及的处理步骤：

分析需求：通过对数据原本的格式，特征进行分析，规划数据清洗的业务规则及需求。
打开文件：把Excel文件打开，通常这一步需要依赖Excel组件库，比如使用POI，GcExcel，EasyExcel等。
读取数据：通过Excel库中的API，读取需要操作的数据，这里比较一下三个产品的特点：

GcExcel提供了**IRange(区域）**的概念，可以通过API快速的读取有数据的区域。POI和EasyExcel（POJO注解）则需要遍历每一个单元格。

根据业务需求，可以选择使用API，也可以选择遍历所有单元格。

数据清洗：根据需求，结合Excel库的API，进行数据清洗。如：用默认值填写缺失数据的单元格，删除整个空行，删除重复数据，把不符合范围的数据删除掉，或者把日期数字的格式统一起来，等等。
数据持续化：把处理好的数据回存至Excel文件，或者保存在数据库中或者CSV文件中。

如何使用GcExcel实现数据清洗

GcExcel有IRange的API，可以让数据清洗时代码写的更简单，因此下面我们选择用GcExcel的代码为例解决上面提到的几个场景。

基于IRange，GcExcel提供一些快速查找的API，如下（在文件中查找特殊单元格）：

Workbook workbook = new Workbook();
 workbook.open("data.xlsx");
 IWorksheet sheet = workbook.getActiveSheet();

 //寻找sheet中，使用到的所有单元格
 IRange usedRange = sheet.getUsedRange();

 //寻找所有的公式单元格
 IRange allFormulas = sheet.getCells().specialCells(SpecialCellType.Formulas);
 //寻找所有的常量单元格
 IRange allConstants = sheet.getCells().specialCells(SpecialCellType.Constants);

虽然GcExcel提供了API，但数据清洗时，也可能有需求需要遍历，下面是GcExcel遍历单元格的代码，后面我们就有可能会用到。

public void FetchCellBasedOnRange(IRange area) {
   for (int column = 0; column < area.getColumns().getCount(); column++) {
     for (int row = 0; row < area.getRows().getCount(); row++) {
       IRange cell = area.get(row, column);
       //获取单元格的值
       Object val = cell.getValue();
     }
   }
 }

场景一：缺失数据处理

假如有一个Excel的数据，现在蓝色的格子是空的，我们需要对不同列下的蓝色格子做不同的处理，例如姓名的空格子替换为匿名，年龄替换成-1，身份证号填写N/A，住址填写为未知。

代码如下：

public void replaceBlankCell() {
   Workbook workbook = new Workbook();
   workbook.open("resources/BlankCells.xlsx");
   IWorksheet sheet = workbook.getActiveSheet();
   IRange blankRanges = sheet.getCells().specialCells(SpecialCellType.Blanks);
   for (IRange area : blankRanges.getAreas()) {
     for (int column = 0; column < area.getColumns().getCount(); column++) {
       for (int row = 0; row < area.getRows().getCount(); row++) {
         IRange cell = area.get(row, column);
         Object defaultVal = getDefaultVal(cell.getColumn());
         cell.setValue(defaultVal);
       }
     }
   }

   workbook.save("Result.xlsx");
 }

 private Object getDefaultVal(int column) {
   switch (column) {
     case 1:
       return "匿名";
     case 2:
       return -1;
     case 3:
       return "N/A";
     case 4:
       return "未知";
   }
   return null;
 }

要注意的是，sheet.getCells().specialCells(SpecialCellType.Blanks);返回的区域是多个，因此我们需要遍历通过遍历areas来对每一个区域进行遍历。

cell.getColumn()可以获取到当前格子对应到sheet上的第几列，因此获取默认值时使用该方法。

场景二：错误数据判断

错误数据的判断，与缺失数据处理相似，通过制定一些规则找出错误的值，对于错误值可以通过修改背景颜色进行高亮处理，用来提示，进行人工修改。

通常规则可以有两种选择：

使用Java直接编写判断逻辑。
使用数据校验（Datavalidation）功能，或者条件格式（ConditionFormat）来进行处理。

假如我们有下面一份数据，其中联系电话中有两条是错误的，位数不够，货物ID有两条是错误的，货物ID不能小于0，我们需要把他们找出来。

public void MarkErrorData(){
   Workbook workbook = new Workbook();
   workbook.open("resources/ErrorData.xlsx");
   IWorksheet sheet = workbook.getActiveSheet();

   IRange telRange = sheet.getRange("C2:D5");
   for (int r=0; r<telRange.getRows().getCount();r++){
     IRange cell = telRange.get(r,0);
     if(cell.getValue().toString().length() != 11){
       cell.getInterior().setColor(Color.GetOrangeRed());
     }
   }

   IFormatCondition condition =
       (IFormatCondition) sheet.getRange("D2:D5").getFormatConditions().
           add(FormatConditionType.CellValue, FormatConditionOperator.Less, 1, null);
   condition.getInterior().setColor(Color.GetOrangeRed());

   workbook.save("Result.xlsx");
 }

在代码中，我们对C2:C5进行遍历，判断字符串长度，然后对长度不合法的数据进行颜色标记。

而对于货物，设置了条件格式，可以让Excel在打开时，自行标记错误的数据。

场景三：重复数据处理

假如我们有一份数据，其中有一些行数据是完全重复的，我们需要删除这些行，如图所示。

public void RemoveDuplicateData() {
   Workbook workbook = new Workbook();
   workbook.open("resources/DuplicateRows.xlsx");
   IWorksheet sheet = workbook.getActiveSheet();
   IRange usedRange = sheet.getUsedRange();
   HashSet<String> set = new HashSet<>();
   Stack<IRange> deleteRows = new Stack<>();
   for (int r = 1; r < usedRange.getRows().getCount(); r++) {
     IRange row = usedRange.getRows().get(r);
     StringBuilder rowKey = new StringBuilder();
     for (int c = 0; c < row.getColumns().getCount(); c++) {
       rowKey.append(usedRange.get(r, c).getValue().toString());
     }
     if (set.contains(rowKey.toString())) {
       deleteRows.push(row);
     } else {
       set.add(rowKey.toString());
     }
   }

   while (!deleteRows.isEmpty()) {
     deleteRows.pop().delete();
   }

   workbook.save("Result.xlsx");
 }

可以看到，重复的行被移除掉了。代码中用到了哈希set和栈，其中我们用哈希set来查找重复的行。

另外使用栈来记录需要被删除的行，这里特地用了栈，而没有使用队列，数组或者ArraryList的原因是，GcExcel在删除一行时，会让这行下面的数据上移，这样我们之前记录的行就会便宜，导致删除错误的行。

简而言之，我们需要从下向上删除，来避免行位移导致删错的问题。

场景四：数据格式转换

例如我们有一些日期数据，或者货币数据，在数据采集时数据格式不同，我们需要分别统一订单日期，金额的格式。

代码如下：

public void unifyFormat() {
   Workbook workbook = new Workbook();
   workbook.open("resources/DifferentFormat.xlsx");
   IWorksheet sheet = workbook.getActiveSheet();
   IRange usedRange = sheet.getUsedRange();
   for (int row = 1; row < usedRange.getRows().getCount(); row++) {
     IRange dateCell = usedRange.get(row, 1);
     IRange priceCell = usedRange.get(row, 2);
     dateCell.setValue(parseDate(dateCell.getValue()));
     dateCell.setNumberFormat("yyyy年MM月dd日");
     priceCell.setValue(parsePrice(priceCell.getValue()));
     priceCell.setNumberFormat("¥0.00");
   }
   sheet.getRange("B1").setNumberFormat("");

   workbook.save("Result.xlsx");
 }

 private Double parsePrice(Object value) {
   if (value == null)
     return null;
   String val = value.toString();
   if (val.startsWith("$") || val.startsWith("¥")) {
     val = val.substring(1);
   }
   return Double.parseDouble(val);
 }

 private LocalDateTime parseDate(Object value) {
   if (value == null)
     return null;
   if (value instanceof LocalDateTime) {
     return (LocalDateTime) value;
   }
   DateTimeFormatter[] formatters = {
       DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd"),
       DateTimeFormatter.ofPattern("MM-dd-yyyy"),
       DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日"),
       DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy.MM.dd")
   };
   LocalDate datetime = null;

   for (DateTimeFormatter formatter : formatters) {
     try {
       datetime = LocalDate.parse(value.toString(), formatter);
       break;
     } catch (DateTimeParseException e) {
       e.printStackTrace();
     }
   }

   assert datetime != null;
   return datetime.atStartOfDay();
 }