原文标题:《哪位高人琢磨出这 2 个 Excel 公式,Ctrl+V 要说再见了!》
大家好,我是在研究 Excel 数据的小爽,今天我们来看看日期时间数据格式的相关知识。
用户在进行网站界面浏览操作的时候,系统会自动记录下这些时间。
对网站用户停留时间的分析,有助于我们判断,用户对于该网站的粘性程度,以及该网站的内容质量是否还需要优化。
我们先将这些日期时间数据从系统导出到 Excel 中,现在,我们想要知道两者之间的操作时长,应该怎么做呢?
日期时间的本质是数值,它们可以直接进行相加减。
但是,如下图,上面这些从系统中导出的日期时间格式不规范,所以我们还需要事先将其转化为标准的日期时间格式。
下面,我们就来看看两种做法:
① Excel 函数 (需要用到 Left 函数,Right 函数,Text 函数)。
② PowerQuery。
PS. PowerQuery (简称 PQ) , 是 Office 的 Excel2016 以及以上版本自带的插件,2013 版本需要另行安装插件
01、Excel 函数
在 Excel 中,将日期格式转化为标准日期,一般我们最先想到的函数是 ——Text 函数,它能够让单元格数值按照指定的格式显示出来。
在案例中,20220613 17:10:19,包含两部分内容,日期 + 时间。
▋对于日期的提取 :
❶ 利用 Left 函数将前面的日期数字提取出来。
=LEFT(A2,8)
❷ 将日期数字串格式转为日期格式的文本串,这里我们用的是 Text 函数。
=TEXT (数字, 格式代码)
=TEXT(LEFT(A2,8),"0000-00-00")
❸ 将文本型的日期字符串改成数字,我们只需在公式前面加上-- 。
然后修改数字格式为短日期,即可显示为日期。数字格式转化为日期格式后 :
▋对于时间的提取 :
如下图,我们利用 Right 函数提取时间。
=RIGHT(A2,8)
我们知道日期的本质是数值,而时间的本质是个小数,所以日期时间就是日期 + 时间。
这时,我们就已经将不规范的日期时间,通过公式改成规范的日期时间格式了。
再合并一下公式。
=--TEXT(LEFT(A2,8),"0000-00-00")+RIGHT(A2,8)
回到案例中,利用公式分别将提交时间和操作时间 ,转为规范的格式。
两者日期时间相减,由于我们需要的是时长,也就是小时数,因为 1 天 = 24 小时,所以还需要 * 24。
小补充 :
利用数组公式合并三个公式,如果这里看不懂也没关系,我们也可以直接公式写长点,两个日期时间相减后再乘。
PS. 除 Office365 之外,数组公式需要按三键【Ctrl+Shift+Enter】结束,输入公式后按回车是不行滴~
=SUM((--TEXT(LEFT(A2:B2,8),"0000-00-00")+RIGHT(A2:B2,8))*{-1,1})*24
到此,Excel 函数做法,就介绍完啦~
接下来,我们进入 PQ 法的讲解。
02、PQ 做法
说到 PQ,第一步,大家知道我们要干啥了吧?
不管三七二十一,先将我们的数据源导入到 PQ 中。
选中数据源 - 【数据】选项卡 -【 来自表格 / 区域】 - 【确定】。
PS. 不同版本的 Excel 导入操作路径可能略有些不同。
在 PQ 中对于 20220823 18:00:00 这类格式,虽然不能利用 DateTime.From 函数直接识别,转化为日期时间格式,但是它可以识别 T 左边日期,右边时间。
所以我们可以通过将空值替换为 T,再来进行转换。
我们来看看界面操作。
❶ 替换值。
选中两列 - 在【转换】选项卡下 - 单击【替换值】 - 要查找的值为: 空 - 替换为:T。
❷ 识别日期。
选中两列,在【转换】选项卡下,单击日期下面的分析按钮,然后简单修改一下公式。
由于界面上的分析功能只有日期 / 时间,没有日期时间类型的分析,所以我们还需要更改公式。
更改前 :
1、= Table.TransformColumns替换的值, 2、"提交时间", each Date.From (DateTimeZone.From (_)), type date}, 3、{"操作时间", each Date.From (DateTimeZone.From (_)), type dat)
更改后 :
= Table.TransformColumns替换的值,"提交时间", each DateTime.From(_)}, {"操作时间", each DateTime.From(_))
▲ 左右滑动查看
动图操作效果:
❸ 增加一列计算两列之间差值。
在【添加列】选项卡下 - 【自定义列】 - 输入公式 - 【确定】。
=Number.From ([操作时间]-[提交时间])*24
此时效果已经完成了,后面导出数据进行下一步分析就可以啦。
如果你还在疑惑怎么导出 PQ 数据,那就不应该啦~
PQ 的界面做法,到这里,就介绍完啦~
接下来我要讲的是 PQ 的另一种方法(M 函数),难度略高,目的是为了拓展一下大家的思路,如果你不感兴趣的话可以跳过这一 Part~
03、延伸拓展
思路一 : 将字符串替换为 PQ 可以识别的文本型日期时间,利用 DateTime.From 函数返回。
公式如下:
1、= Table.AddColumn ( 2、Table.TransformColumns (源,{},each DateTime.From (Text.Replace (_,,"T"))), 3、" 相差的时长 ", 4、each Number.From ([操作时间]-[提交时间])*24)
思路二 : 通过 DateTime.FromText 一一识别对应的格式信息
小 Tips:
格式 : "yyyyMMdd HH:mm:ss"
月 (month) 和分 (minute) 缩写都是 m,所以为了区分,大写 M 代表月,小写 m 代表分,H (24 小时),h (12 小时)。
这里的时间是 24 小时的形式,所以小时这里是 H。
公式如下 :
1、= Table.AddColumn ( 2、Table.TransformColumns ( 3、源,{}, 4、each DateTime.FromText (_,[Format="yyyyMMdd HH:mm:ss"])), 5、"相差的时长", 6、each Number.From ([操作时间]-[提交时间])*24)
电量只剩下 1%。
04、最后的话
本文介绍的是「如何计算两个日期时间之间的时长?」
如果日期时间规范的话,就很简单,直接相减。
但在实际工作中,我们面临的绝大多数是不规范的日期和时间,这时就需要掌握转换的方法了。
Excel 函数中经常用到的是 Text 函数,将值文本格式化为标准的日期格式,然后再来进行数值转换。
而在 PQ 中,分析功能可以识别大多数不规则的日期,但是少数还需要我们进行技巧性转换。
本文来自微信公众号:秋叶 Excel (ID:excel100),作者:小爽 本文编辑:雅梨子、竺兰
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