Excel导入外部数据表格教程

大家好，今天本人给大家带来文章《Excel如何导入外部数据表格教程》，文中内容主要涉及到，如果你对文章方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！

答案：Excel导入外部数据需根据数据源选择合适工具，如文本文件用“从文本/CSV”导入并注意分隔符与编码，网页数据通过“从Web”获取，数据库则用“从数据库”连接并可执行SQL查询，常用格式包括CSV（逗号分隔、兼容性好但无类型信息）、TXT（分隔符灵活但易乱码）、XML（结构化、有层级）、JSON（轻量、嵌套结构）及数据库连接（实时性强），导入后利用Power Query进行清洗转换，如处理空值、统一文本格式、拆分合并列、更改数据类型、透视逆透视等，实现高效数据处理，并可通过设置连接属性实现手动或自动刷新，确保数据更新，提升分析效率。

在Excel里导入外部数据，其实就是将各种格式的信息——无论是文本文件、网页表格、数据库内容，还是其他结构化数据——通过Excel内置的功能，高效、准确地整合到你的工作表中。核心在于理解你的数据来源和格式，然后选择最适合Excel导入的工具，比如“获取数据”功能，它能帮你处理从最简单的CSV到复杂的数据库连接。这不仅仅是复制粘贴那么简单，更是一种让数据活起来，方便后续分析和处理的关键步骤。

解决方案

把外部数据导入Excel，这事儿说起来简单，但实际操作起来，根据数据源的不同，方法和细节还真不少。我个人经验是，大部分时候，我们处理的无非就是文本文件（CSV、TXT）、网页数据，或者更高级一点的数据库连接。

1. 导入文本/CSV文件：最常见的场景

这是我们日常工作里碰得最多的，比如从某个系统导出的报表，通常都是.csv或.txt格式。

• 操作路径： 在Excel里，找到“数据”选项卡，点击“获取数据” -> “从文件” -> “从文本/CSV”。
• 选择文件： 浏览并选择你的CSV或TXT文件。
• 预览与转换： Excel会弹出一个预览窗口。这里是关键！
  • 分隔符： CSV通常是逗号，TXT可能是制表符、空格或其他自定义字符。Excel通常能智能识别，但你得确认。
  • 数据类型检测： Excel会尝试识别列的数据类型（文本、数字、日期等）。如果识别有误，比如把身份证号识别成数字，它可能会丢失前导零，这时候你需要手动调整。
  • 编码： 遇到乱码？这多半是编码问题。国内系统导出的文件，很多是GBK/GB2312编码，而Excel默认可能用UTF-8。在预览窗口左下角，有个“文件原始格式”的下拉菜单，尝试切换到“65001：Unicode (UTF-8)”或者“936：简体中文 (GB2312)”，直到预览正常。
• 加载： 确认无误后，点击“加载”或“加载到…”。如果数据需要进一步清洗或转换，我更倾向于“转换数据”，这会打开Power Query编辑器，那是另一个强大的世界。

2. 从网页导入数据：抓取在线信息

有时候，我们需要从网页上抓取一些表格数据，比如某个网站的股票行情、产品列表。

• 操作路径： “数据”选项卡 -> “获取数据” -> “从其他源” -> “从Web”。
• 输入URL： 粘贴你想要获取数据的网页链接。
• 导航器： Excel会分析网页内容，并在“导航器”窗口中列出它识别到的表格。通常会显示多个“Table”或“Document”选项。
  • 你可能需要点击不同的表格预览，找到你真正想要的数据。
  • 有些网页内容是动态加载的，Excel的“从Web”功能可能无法直接抓取到，这时候就有点麻烦了，可能需要更专业的网页抓取工具。
• 加载/转换： 找到目标表格后，同样可以选择“加载”或“转换数据”。

3. 从数据库导入数据：与结构化数据源连接

对于需要从SQL Server、Access、Oracle等数据库中获取数据的场景，Excel也能直接连接。

• 操作路径： “数据”选项卡 -> “获取数据” -> “从数据库”。选择你对应的数据库类型。
• 建立连接：
  • 输入服务器名称、数据库名称、凭据（用户名、密码）。
  • 有些数据库可能需要安装对应的驱动程序。
• 选择数据/编写查询： 连接成功后，你可以选择数据库中的表，或者更高级地，直接输入SQL查询语句来精确获取你想要的数据。这对于有数据库基础的人来说，非常灵活。
• 加载/转换： 数据导入后，它会保持与数据库的连接，方便后续刷新。

4. 利用Power Query（获取和转换数据）进行高级导入与清洗

说实话，无论数据从哪里来，只要它不是规规矩矩的Excel文件，我都会优先考虑Power Query。它简直是Excel数据处理的瑞士军刀。

• 入口： 几乎所有“获取数据”的选项，最终都可以选择“转换数据”，进入Power Query编辑器。
• 优势：
  • 非破坏性： 所有的转换步骤都会被记录下来，原始数据不会被修改。
  • 可视化操作： 大部分清洗和转换操作，比如拆分列、合并列、更改数据类型、筛选、替换值等，都可以通过界面点击完成。
  • 强大的M语言： 如果你对M语言有所了解，可以编写更复杂的自定义转换。
  • 自动化刷新： 设置好连接和转换步骤后，下次只需点击“刷新”，数据就会自动更新并应用所有转换。

Excel导入外部数据，最常见的格式都有哪些？它们各自有什么特点？

在Excel里折腾数据这么多年，我发现大家最常打交道的外部数据格式，无非就是那几种。每种都有它自己的脾气和特点，了解它们能帮你少走很多弯路。

• CSV (Comma Separated Values)：逗号分隔值文件

  • 特点： 这是最简单、最通用的一种纯文本格式。每行代表一条记录，记录中的字段由逗号分隔。它的优点是轻量级，几乎所有数据处理软件都能读写，兼容性极好。但缺点也很明显，因为它只是纯文本，没有类型信息，导入时需要手动指定数据类型，而且如果字段本身包含逗号，就需要用引号括起来，处理不当容易出错。比如，一个地址字段里有逗号，如果没处理好，Excel可能会把它当作两个不同的字段。
  • 适用场景： 从各种系统导出的小型到中型数据集，是数据交换的首选。

• TXT (Text File)：纯文本文件

  • 特点： 和CSV类似，也是纯文本，但分隔符不一定是逗号，可能是制表符、空格，甚至自定义的符号。它比CSV更灵活，但也更“散漫”。导入时，你需要更明确地告诉Excel分隔符是什么。编码问题也经常在这类文件上出现，导致乱码。
  • 适用场景： 日志文件、固定宽度文本文件（字段长度固定）、一些老旧系统导出的报告。

• XML (Extensible Markup Language)：可扩展标记语言文件

  • 特点： XML是一种结构化数据格式，它用标签来定义数据，有层级关系。它的优点是自描述性强，可读性好，能够表示复杂的数据结构。Excel可以直接导入XML，并尝试将其转换为表格结构。但如果XML结构太复杂，或者嵌套太深，Excel的自动转换可能就不尽如人意了，可能需要先用Power Query进行转换。
  • 适用场景： 应用程序之间的数据交换、Web服务返回的数据、配置文件。

• JSON (JavaScript Object Notation)：JavaScript对象表示法文件

  • 特点： JSON是另一种轻量级的数据交换格式，非常流行，尤其在Web开发中。它比XML更简洁，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Excel中，直接导入JSON通常需要Power Query。Power Query能很好地解析JSON的嵌套结构，并将其展平为表格。
  • 适用场景： Web API返回的数据、NoSQL数据库的数据存储。

• 数据库连接：SQL Server, Access, Oracle等

  • 特点： 这不是一个文件格式，而是直接通过连接器从数据库中获取数据。优点是数据源头非常权威，数据实时性高，可以直接通过SQL查询获取特定数据，避免了中间文件转换可能带来的问题。而且，一旦建立连接，数据可以定期刷新。
  • 适用场景： 需要与企业级数据库进行数据交互、获取最新业务数据进行分析的场景。

我个人觉得，当你面对这些格式时，脑子里最好先有个概念：CSV/TXT是“平”的，XML/JSON是“有层次”的，而数据库是“活”的。这样选择导入方式时就更有方向感。

外部数据导入Excel后，如何进行高效的数据清洗和格式转换？

数据导入Excel，往往只是第一步。更头疼的，可能是导入后那些“脏”数据：格式不统一、有空格、有乱码、数据类型不对……这时候，高效的数据清洗和格式转换就显得尤为重要了。我通常会依赖Power Query（就是“数据”选项卡里的“获取和转换数据”组）来完成这些工作，因为它真的太强大了，而且操作起来非常直观。

以下是我常用的几种清洗和转换技巧：

1. 处理空值和错误值：

   • 问题： 导入的数据经常会有空白单元格或者一些 #N/A、#VALUE! 这样的错误。
   • Power Query做法： 在Power Query编辑器里，选中对应的列，右键点击“替换值”，可以把空值替换成0、N/A，或者直接移除包含空值的行。对于错误值，也可以类似操作，或者直接选择“移除错误”。这比在Excel表格里一个个查找替换要高效得多。

2. 统一文本格式：去除多余空格、更改大小写：

   • 问题： 文本数据前后有空格、大小写不统一，会导致筛选和查找不准确。
   • Power Query做法： 选中文本列，在“转换”选项卡下，有“修整”（去除首尾空格）、“清除”（去除所有非打印字符）功能。大小写转换也有“大写”、“小写”、“每个单词首字母大写”等选项。这些操作都是一键完成，省去了写公式的麻烦。

3. 拆分列与合并列：

   • 问题： 比如一个“姓名”列包含了“姓氏”和“名字”，或者一个“地址”列需要拆分成“省”、“市”、“区”。反之，有时需要把多个列合并成一个。
   • Power Query做法：
     • 拆分列： 选中列，在“转换”选项卡下选择“拆分列”，可以按分隔符（如空格、逗号）或按字符数来拆分。非常灵活。
     • 合并列： 选中需要合并的多个列（按Ctrl键多选），右键选择“合并列”，可以选择分隔符。

4. 更改数据类型：确保数据能被正确计算和分析：

   • 问题： 导入的数字被识别成文本，日期格式五花八门，导致无法进行数学运算或日期排序。
   • Power Query做法： 这是最基本也是最重要的一步。选中列，点击列标题左上角的小图标（通常是“ABC”或“123”），选择正确的数据类型，比如“整数”、“十进制数”、“日期”、“日期/时间”。Power Query会智能转换，如果转换失败，它会提示错误。

5. 透视与逆透视（Pivot & Unpivot）：重塑数据结构：

   • 问题： 有些数据是“宽”格式（很多列代表不同的度量），需要变成“长”格式（一列代表度量类型，一列代表度量值），反之亦然。
   • Power Query做法： 这是Power Query的杀手锏之一。“转换”选项卡下有“逆透视列”和“透视列”功能。
     • 逆透视： 当你的数据像一个交叉表时，比如年份是列头，每个单元格是对应的销售额，你需要把它变成“年份 | 销售额”两列，就可以用逆透视。
     • 透视： 反之，当你想把某个列的值作为新的列头时，就用透视。 这功能对于数据分析前的准备工作，简直是神来之笔。

每次在Power Query里完成一系列转换后，这些步骤都会被记录下来，形成一个“应用步骤”列表。下次数据源更新时，只需点击“刷新”，所有的清洗和转换都会自动重新执行，效率提升不止一点点。这种非破坏性的、可追溯的转换流程，是手动在Excel表格里修改无法比拟的。

如何实现Excel外部数据的定期自动更新，避免重复手动导入？

手工导入数据，一次两次还好，要是每天、每周都得重复这套流程，那简直是时间杀手。幸运的是，Excel结合Power Query，能很好地解决这个问题，实现外部数据的定期自动更新，让你从繁琐的重复劳动中解放出来。

核心思想是：建立一个可刷新的数据连接。

1. 利用Power Query建立数据连接： 前面提到的所有导入方法，如果你最终选择了“转换数据”进入Power Query编辑器，并最终“关闭并上载到”，那么恭喜你，你已经建立了一个可刷新的数据连接。这个连接会记住你的数据源、所有导入和转换的步骤。

2. 手动刷新数据：

   • 操作： 导入的数据通常会作为一个表格或数据透视表出现在你的Excel工作表中。选中这个表格的任意单元格，在“数据”选项卡下，点击“刷新”或“全部刷新”。
   • 效果： Excel会重新连接到原始数据源（比如CSV文件、网页、数据库），按照Power Query里设置的所有步骤重新获取和转换数据，然后更新到你的工作表中。

3. 设置数据自动刷新频率：

   • 操作： 选中你的数据表格，右键点击“表格”->“外部数据范围属性”，或者在“数据”选项卡下找到“查询和连接”窗格，右键点击你的查询，选择“属性”。
   • 在“连接属性”对话框中：
     • “用法”选项卡： 勾选“刷新数据时”下的“刷新数据时”选项，并设置“每隔 X 分钟刷新一次”。这样，Excel会在你打开文件或在指定时间间隔后，自动尝试刷新数据。
     • “定义”选项卡： 确保“启用后台刷新”被勾选，这样刷新时你仍然可以操作Excel。
     • “如果文件打开时刷新数据”： 这个选项也很实用，它确保你每次打开Excel文件时，数据都会自动更新到最新状态。

4. 处理数据源凭据： 如果你的数据源需要用户名和密码（比如数据库），在第一次建立连接时，Power Query会要求你输入凭据。通常你可以选择“保存凭据”，这样下次刷新时就不需要再次输入了。但要注意安全风险，尤其是在共享文件时。对于某些数据源，比如网络文件路径，可能需要确保Excel能够访问到该路径。

5. 自动化刷新的局限与进阶：

   • Excel本身的局限： Excel内置的自动刷新功能，通常只在你打开文件时或文件打开期间有效。如果你希望在文件关闭的情况下，或者在服务器上定时自动刷新并生成新的报告，Excel自身的功能就显得不足了。
   • VBA宏： 对于更复杂的自动化需求，你可以编写VBA宏来控制Power Query的刷新，并结合Windows的任务计划程序（Task Scheduler）来定时运行这个宏。这需要一些编程知识。
   • Power Automate/Azure Data Factory： 对于企业级的数据自动化和集成，更专业的工具如Microsoft Power Automate或Azure Data Factory会是更好的选择。它们可以实现跨系统的数据流自动化，包括从各种源提取数据、转换、加载到目标，并进行调度。

对我来说，大部分日常工作，通过Power Query建立连接并设置文件打开时刷新，就已经能解决90%的自动化需求了。它极大地减少了重复性工作，让我们可以把精力放在数据分析本身，而不是数据准备上。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~