怎么样从身份证excel中身份证提取年龄

要从身份证Excel中提取年龄，可以通过公式、使用VBA编程、或者借助Python等多种方法、每种方法各有优点。其中，Excel公式法最为常用，适合日常办公需求，VBA编程和Python适合处理大数据量或者需要自动化处理的情况。下面将详细介绍这几种方法，并提供具体步骤和示例代码。

一、使用Excel公式提取年龄

1、公式解析

在Excel中，可以通过公式提取身份证号码中的出生日期，然后计算出年龄。中国的身份证号码规则是固定的，其中第7到14位为出生日期，格式为YYYYMMDD。可以通过MID函数和DATE函数提取出生日期，再结合TODAY函数计算年龄。

2、具体步骤

提取出生年份、月份和日期：使用MID函数从身份证号码中提取出生年份、月份和日期。
计算出生日期：使用DATE函数将提取出来的年份、月份和日期组合成一个有效的日期。
计算年龄：使用DATEDIF函数计算从出生日期到当前日期的年份差，得到年龄。

3、示例公式

假设身份证号码在A列，从A2单元格开始，年龄计算结果放在B列，可以使用以下公式：

=DATEDIF(DATE(MID(A2,7,4),MID(A2,11,2),MID(A2,13,2)),TODAY(),"Y")

4、公式解读

MID(A2,7,4)：从身份证号码中提取出生年份。
MID(A2,11,2)：提取出生月份。
MID(A2,13,2)：提取出生日期。
DATE(MID(A2,7,4),MID(A2,11,2),MID(A2,13,2))：将提取出来的年份、月份和日期组合成一个有效的日期。
DATEDIF：计算两个日期之间的年差，得到年龄。

二、使用VBA编程提取年龄

1、VBA简介

VBA（Visual Basic for Applications）是一种事件驱动的编程语言，广泛应用于Excel等Office软件中。通过VBA，可以实现自动化处理，适合处理大量数据或需要批量处理的情况。

2、VBA代码示例

Sub ExtractAge()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim idNumber As String
    Dim birthDate As Date
    Dim age As Integer
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") '假设数据在Sheet1中
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row '找到最后一行
    For i = 2 To lastRow '假设数据从第二行开始
        idNumber = ws.Cells(i, 1).Value
        birthDate = DateSerial(Mid(idNumber, 7, 4), Mid(idNumber, 11, 2), Mid(idNumber, 13, 2))
        age = DateDiff("yyyy", birthDate, Date)
        If Month(birthDate) > Month(Date) Or (Month(birthDate) = Month(Date) And Day(birthDate) > Day(Date)) Then
            age = age - 1
        End If
        ws.Cells(i, 2).Value = age
    Next i
End Sub

3、代码解读

ws：定义一个Worksheet对象，指向当前工作簿的Sheet1。
lastRow：找到A列的最后一行，用于确定数据范围。
For i = 2 To lastRow：循环处理每一行数据，假设数据从第二行开始。
idNumber：获取当前行的身份证号码。
birthDate：使用DateSerial函数将提取出来的年份、月份和日期组合成一个有效的日期。
age：使用DateDiff函数计算从出生日期到当前日期的年份差，得到年龄。
If语句：考虑到生日还没过的情况，如果当前日期还没到生日，则年龄减1。
ws.Cells(i, 2).Value = age：将计算出来的年龄写入B列。

三、使用Python提取年龄

1、Python简介

Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有丰富的库和强大的数据处理能力。通过Python，可以方便地处理大数据量的Excel文件，并实现自动化处理。

2、安装相关库

首先，需要安装pandas和openpyxl库，可以通过以下命令安装：

pip install pandas openpyxl

3、Python代码示例

import pandas as pd
from datetime import datetime
读取Excel文件
df = pd.read_excel('身份证数据.xlsx')
定义函数提取年龄
def extract_age(id_number):
    birth_date = datetime.strptime(id_number[6:14], '%Y%m%d')
    today = datetime.today()
    age = today.year - birth_date.year - ((today.month, today.day) < (birth_date.month, birth_date.day))
    return age
应用函数提取年龄
df['年龄'] = df['身份证号码'].apply(extract_age)
保存结果到新的Excel文件
df.to_excel('提取年龄结果.xlsx', index=False)

4、代码解读

pd.read_excel('身份证数据.xlsx')：读取Excel文件到DataFrame。
extract_age：定义一个函数，根据身份证号码提取出生日期，并计算年龄。
df['年龄'] = df['身份证号码'].apply(extract_age)：对身份证号码列应用提取年龄的函数，得到年龄列。
df.to_excel('提取年龄结果.xlsx', index=False)：将结果保存到新的Excel文件中。

四、总结

通过以上介绍，可以看出，无论是使用Excel公式、VBA编程还是Python，都可以实现从身份证Excel中提取年龄的操作。对于日常办公需求，使用Excel公式最为方便；对于需要批量处理的大数据量，VBA编程和Python则更为高效。选择合适的方法，可以提高工作效率，确保数据处理的准确性。

核心要点总结：

Excel公式法：适合日常办公需求，简单易用。
VBA编程：适合处理大数据量或需要自动化处理的情况。
Python：适合大数据量处理，具有强大的数据处理能力和灵活性。

根据具体需求，选择合适的方法，可以有效提高工作效率，实现准确的数据处理。