怎么把两个excel表格一个日期显示

要将两个Excel表格中的日期显示在一个表格中，可以通过合并数据、匹配日期、使用公式来实现。下面将详细介绍如何通过这些方法将两个Excel表格的日期合并到一个表格中，并且确保数据的准确性。

一、合并数据

为了将两个Excel表格中的数据合并到一个表格中，可以使用多种方法，如复制粘贴、Power Query或VBA代码。复制粘贴是最简单的方法，但如果数据量大或需要频繁更新，Power Query或VBA代码则是更有效的选择。

1. 使用复制粘贴合并数据

这种方法适用于数据量较小且不需要频繁更新的情况。

打开第一个Excel文件，选择包含日期的数据区域。
复制数据（可以使用快捷键Ctrl+C）。
打开第二个Excel文件，选择一个空白区域。
粘贴数据（可以使用快捷键Ctrl+V）。
手动调整数据格式和排列顺序。

2. 使用Power Query合并数据

Power Query是一种强大的数据处理工具，适用于处理大数据量和需要频繁更新的数据。

打开Excel，选择“数据”选项卡，然后点击“获取数据”。
选择“从文件” -> “从工作簿”。
选择第一个Excel文件并导入数据。
重复上述步骤，导入第二个Excel文件的数据。
在Power Query编辑器中，选择“合并查询”。
选择要合并的列（日期列），然后点击确定。
关闭并加载数据到一个新的工作表中。

二、匹配日期

合并数据后，需要匹配日期以确保两个表格中的日期能够正确对应。可以使用Excel中的VLOOKUP、INDEX-MATCH等函数来实现。

1. 使用VLOOKUP函数匹配日期

VLOOKUP函数可以在一个数据表中查找值并返回相应的结果。

在合并后的表格中，添加一个新列用于匹配日期。
在新列的第一个单元格中输入以下公式：
```
=VLOOKUP(A2, Sheet2!A:B, 2, FALSE)
```
其中，A2是当前工作表中的日期单元格，Sheet2!A:B是第二个工作表中的数据区域，2表示返回第二列的数据，FALSE表示精确匹配。

向下拖动公式以应用到所有单元格。

2. 使用INDEX-MATCH函数匹配日期

INDEX-MATCH函数比VLOOKUP更灵活，适用于更复杂的数据匹配情况。

在合并后的表格中，添加一个新列用于匹配日期。
在新列的第一个单元格中输入以下公式：
```
=INDEX(Sheet2!B:B, MATCH(A2, Sheet2!A:A, 0))
```
其中，A2是当前工作表中的日期单元格，Sheet2!A:A是第二个工作表中的日期列，Sheet2!B:B是第二个工作表中的数据列，0表示精确匹配。

向下拖动公式以应用到所有单元格。

三、使用公式

为了确保数据的准确性和一致性，可以使用Excel中的多种公式来处理和显示日期。

1. 使用DATE函数格式化日期

DATE函数可以将年、月、日组合成一个有效的日期。

在合并后的表格中，添加一个新列用于显示格式化的日期。
在新列的第一个单元格中输入以下公式：
```
=DATE(YEAR(A2), MONTH(A2), DAY(A2))
```
其中，A2是日期单元格。

向下拖动公式以应用到所有单元格。

2. 使用TEXT函数格式化日期

TEXT函数可以将日期格式化为特定的字符串格式。

在合并后的表格中，添加一个新列用于显示格式化的日期。
在新列的第一个单元格中输入以下公式：
```
=TEXT(A2, "yyyy-mm-dd")
```
其中，A2是日期单元格，"yyyy-mm-dd"是日期格式。

向下拖动公式以应用到所有单元格。

四、数据验证和清理

合并和匹配数据后，需要进行数据验证和清理，确保数据的准确性和一致性。

1. 数据验证

通过数据验证功能可以确保输入的数据符合预定的格式和规则。

选择需要验证的单元格区域。
点击“数据”选项卡，然后选择“数据验证”。
在数据验证对话框中，选择“自定义”。
输入验证公式，如：
```
=ISNUMBER(A2)
```
点击确定。

2. 数据清理

数据清理包括删除重复值、处理空白单元格和纠正错误数据。

删除重复值：
- 选择数据区域。
- 点击“数据”选项卡，然后选择“删除重复项”。
- 确认删除重复项。
处理空白单元格：
- 选择数据区域。
- 点击“查找和选择”，然后选择“定位条件”。
- 选择“空值”，然后点击确定。
- 手动输入或删除空白单元格。
纠正错误数据：
- 使用条件格式标记错误数据。
- 手动检查并纠正错误数据。

五、总结

通过合并数据、匹配日期和使用公式，可以将两个Excel表格中的日期显示在一个表格中。这不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的准确性和一致性。在实际操作中，选择合适的方法和工具至关重要，如复制粘贴适用于简单情况，Power Query适用于复杂情况。通过数据验证和清理，可以进一步提升数据质量，确保数据的可靠性。