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** 巧用公式,轻松统计多张数据列表的不重复记录

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数据统计是数据分析和业务决策的关键部分。当您需要处理来自多个来源的数据列表时,确定和统计不重复记录尤为重要。Microsoft Excel 提供了强大的公式和VBA 代码,使您可以轻松完成此任务。

使用公式统计不重复记录

要使用公式统计多张数据列表中的不重复记录,请按照以下步骤操作:

  1. 将所有数据列表导入到一个工作簿中。
  2. 在新的工作表中,使用以下公式创建辅助列:
=IF(COUNTIF($A$2:$A$n,A2)>1,FALSE,TRUE)

其中:

  • A2 是您要检查不重复性的第一个单元格。
  • A2:An 是数据列表中包含值的单元格范围。
  • n 是数据列表中最后一行的行号。
  1. 复制公式到包含所有数据的单元格。
  2. 过滤辅助列,仅显示 TRUE 值。
  3. 使用 COUNTIFS 函数计算不重复记录的总数:
=COUNTIFS(辅助列,TRUE)

使用 VBA 代码统计不重复记录

如果您需要更高级的自定义,可以使用 VBA 代码统计多张数据列表中的不重复记录。以下代码将创建一个新工作表,其中包含合并后的数据列表以及不重复记录的计数:

Sub MergeAndCountUniqueRecords()

    Dim wb As Workbook
    Dim wsMerge As Worksheet
    Dim wsOutput As Worksheet
    Dim rngMerge As Range
    Dim rngOutput As Range
    Dim arrData() As Variant
    Dim dictUnique As Object
    Dim i As Long, j As Long

    ' 创建一个新的工作簿并添加一个工作表
    Set wb = Workbooks.Add
    Set wsMerge = wb.Worksheets.Add
    Set wsOutput = wb.Worksheets.Add

    ' 循环遍历所有工作表并合并数据到 wsMerge 工作表
    For i = 1 To Worksheets.Count
        Set rngMerge = Worksheets(i).UsedRange
        rngMerge.Copy Destination:=wsMerge.Range("A" & wsMerge.Rows.Count + 1)
    Next i

    ' 获取合并后数据的数组
    arrData = wsMerge.UsedRange.Value

    ' 创建一个字典来存储唯一值
    Set dictUnique = CreateObject("Scripting.Dictionary")

    ' 循环遍历数组并填充字典
    For i = 1 To UBound(arrData, 1)
        dictUnique(arrData(i, 1)) = True
    Next i

    ' 将唯一值写入 wsOutput 工作表
    Set rngOutput = wsOutput.Range("A1")
    For i = 0 To dictUnique.Count - 1
        rngOutput.Offset(i, 0).Value = dictUnique.Keys(i)
    Next i

    ' 计算唯一值的总数
    wsOutput.Cells(dictUnique.Count + 1, 1).Value = "总记录数:" & dictUnique.Count

End Sub

示例

为了说明这些方法,我们使用 D 盘根目录下名为“仓存表.xlsx”的文件中的示例数据列表。该文件包含三个工作表,每个工作表代表不同的仓库(“A仓”、“B仓”和“C仓”)。

使用公式统计不重复记录:

  1. 使用上面的步骤将所有数据列表导入到一个工作簿中。
  2. 使用辅助列公式确定不重复记录。
  3. 过滤辅助列以显示 TRUE 值。
  4. 使用 COUNTIFS 函数计算不重复记录的总数,结果为 15。

使用 VBA 代码统计不重复记录:

  1. 运行 VBA 代码。
  2. 新的工作簿将被创建,其中包含合并后的数据列表和不重复记录的计数。
  3. 合并后的数据列表位于“合并数据”工作表中。
  4. 不重复记录的总数位于“输出”工作表中的 A1 单元格,结果为 15。

结论

通过使用 Excel 公式或 VBA 代码,您可以轻松统计多张数据列表中的不重复记录。这对于数据清理、数据分析和业务决策至关重要。掌握这些技巧将使您能够有效地处理复杂数据集并从中提取有价值的见解。