Как в excel подставить значение из другой таблицы по условию

Перенос данных таблицы через функцию ВПР

ВПР в Excel – очень полезная функция, позволяющая подтягивать данные из одной таблицы в другую по заданным критериям. Это достаточно «умная» команда, потому что принцип ее работы складывается из нескольких действий: сканирование выбранного массива, выбор нужной ячейки и перенос данных из нее.

Весь процесс просмотра и выборки данных происходит за доли секунды, поэтому результат мы получаем моментально.

Синтаксис ВПР

ВПР расшифровывается как вертикальный просмотр. То есть команда переносит данные из одного столбца в другой. Для работы со строками существует горизонтальный просмотр – ГПР.

Аргументы функции следующие:

искомое значение – то, что предполагается искать в таблице;
таблица – массив данных, из которых подтягиваются данные. Примечательно, таблица с данными должна находиться правее исходной таблицы, иначе функций ВПР не будет работать;
номер столбца таблицы, из которой будут подтягиваться значения;
интервальный просмотр – логический аргумент, определяющий точность или приблизительность значения (0 или 1).

Как перемещать данные с помощью ВПР?

Рассмотрим пример на практике. Имеем таблицу, в которой прописываются партии заказанных товаров (она подсвечена зеленым). Справа прайс, где значатся цены каждого товара (подсвечен голубым). Нам нужно перенести данные по ценам из правой таблицы в левую, чтобы подсчитать стоимость каждой партии. Вручную это делать долго, поэтому воспользуемся функцией Вертикального Просмотра.

Заказы.

В ячейку D3 нужно подтянуть цену гречки из правой таблицы. Пишем =ВПР и заполняем аргументы.

Искомым значением будет гречка из ячейки B3. Важно проставить именно номер ячейки, а не слово «гречка», чтобы потом можно было протянуть формулу вниз и автоматически получить остальные значения.

Таблица – выделяем прайс без шапки. Т.е. только сами наименования товаров и их цены. Этот массив мы зафиксируем клавишей F4, чтобы он не изменялся при протягивании формулы.

Номер столбца – в нашем случае это цифра 2, потому что необходимые нам данные (цена) стоят во втором столбце выделенной таблицы (прайса).

Интервальный просмотр – ставим 0, т.к. нам нужны точные значения, а не приблизительные.

Видим, что из правой таблицы в левую подтянулась цена гречки.

ВПР.

Протягиваем формулу вниз и визуально проверяем некоторые товары, чтобы понять, что все сделали правильно.

Пример.

Вот так, с помощью элементарных действий можно подставлять значения из одной таблицы в другую. Важно помнить, что функция Вертикального Просмотра работает только если таблица, из которой подтягиваются данные, находится справа. В противном случае, нужно переместить ее или воспользоваться командой ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ. Овладев этими двумя функциями вы сможете намного больше реализовать сложных решений чем те возможности, которые предоставляет функция ВПР или ГПР.

Excel Formula Examples
Создать таблицу
Форматирование
Функции Excel
Формулы и диапазоны
Фильтр и сортировка
Диаграммы и графики
Сводные таблицы
Печать документов
Базы данных и XML
Возможности Excel
Настройки параметры
Уроки Excel
Макросы VBA
Скачать примеры

Поиск значений с помощью функций ВПР, ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ

Совет: Попробуйте использовать новые функции ПРОСМОТРX и XMATCH, а также улучшенные версии функций, описанные в этой статье. Эти новые функции работают в любом направлении и возвращают точные совпадения по умолчанию, что упрощает и упрощает работу с ними по сравнению с предшественниками.

Предположим, у вас есть список номеров офисов, и вам нужно знать, какие сотрудники работают в каждом из них. Таблица очень угрюмая, поэтому, возможно, вам кажется, что это сложная задача. С функцией подытов на самом деле это довольно просто.

Функции ВВ., а также ИНДЕКС и ВЫБОРПОЗ — одни из самых полезных функций в Excel.

Примечание: Мастер подметок больше не доступен в Excel.

Ниже в качестве примера по выбору вы можете найти пример использования в этой области.

=ВПР(B2;C2:E7,3,ИСТИНА)

В этом примере B2 является первым аргументом —элементом данных, который требуется для работы функции. В случае СРОТ ВЛ.В.ОВ этот первый аргумент является искомой значением. Этот аргумент может быть ссылкой на ячейку или фиксированным значением, таким как «кузьмина» или 21 000. Вторым аргументом является диапазон ячеек C2–:E7, в котором нужно найти и найти значение. Третий аргумент — это столбец в диапазоне ячеек, содержащий ищите значение.

Четвертый аргумент необязателен. Введите истина или ЛОЖЬ. Если ввести ИСТИНА или оставить аргумент пустым, функция возвращает приблизительное совпадение значения, указанного в качестве первого аргумента. Если ввести ЛОЖЬ, функция будет соответствовать значению, заведомо первому аргументу. Другими словами, если оставить четвертый аргумент пустым или ввести ИСТИНА, это обеспечивает большую гибкость.

В этом примере показано, как работает функция. При вводе значения в ячейку B2 (первый аргумент) в результате поиска в ячейках диапазона C2:E7 (2-й аргумент) выполняется поиск в ней и возвращается ближайшее приблизительное совпадение из третьего столбца в диапазоне — столбца E (третий аргумент).

Типичный пример использования функции ВПР

Четвертый аргумент пуст, поэтому функция возвращает приблизительное совпадение. Иначе потребуется ввести одно из значений в столбец C или D, чтобы получить какой-либо результат.

Если вы хорошо разучились работать с функцией ВГТ.В.В., то в равной степени использовать ее будет легко. Вы вводите те же аргументы, но выполняется поиск в строках, а не в столбцах.

Использование индекса и MATCH вместо ВРОТ

При использовании функции ВПРАВО существует ряд ограничений, которые действуют только при использовании функции ВПРАВО. Это означает, что столбец, содержащий и look up, всегда должен быть расположен слева от столбца, содержащего возвращаемого значения. Теперь, если ваша таблица не построена таким образом, не используйте В ПРОСМОТР. Используйте вместо этого сочетание функций ИНДЕКС и MATCH.

В данном примере представлен небольшой список, в котором искомое значение (Воронеж) не находится в крайнем левом столбце. Поэтому мы не можем использовать функцию ВПР. Для поиска значения «Воронеж» в диапазоне B1:B11 будет использоваться функция ПОИСКПОЗ. Оно найдено в строке 4. Затем функция ИНДЕКС использует это значение в качестве аргумента поиска и находит численность населения Воронежа в четвертом столбце (столбец D). Использованная формула показана в ячейке A14.

Использование функций ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ для поиска значения

Дополнительные примеры использования индексов и MATCH вместо В ПРОСМОТР см. в статье билла Https://www.mrexcel.com/excel-tips/excel-vlookup-index-match/ Билла Джилена (Bill Jelen), MVP корпорации Майкрософт.

Попробуйте попрактиковаться

Если вы хотите поэкспериментировать с функциями подытовки, прежде чем попробовать их с собственными данными, вот примеры данных.

Пример работы с ВЛОКОНПОМ

Скопируйте следующие данные в пустую таблицу.

Совет: Прежде чем врезать данные в Excel, установите для столбцов A–C ширину в 250 пикселей и нажмите кнопку «Перенос текста» (вкладка «Главная», группа «Выравнивание»).

Поиск и подстановка по нескольким условиям

Если вы продвинутый пользователь Microsoft Excel, то должны быть знакомы с функцией поиска и подстановки ВПР или VLOOKUP (если еще нет, то сначала почитайте эту статью, чтобы им стать). Для тех, кто понимает, рекламировать ее не нужно 🙂 — без нее не обходится ни один сложный расчет в Excel. Есть, однако, одна проблема: эта функция умеет искать данные только по совпадению одного параметра. А если у нас их несколько? Предположим, что у нас есть база данных по ценам товаров за разные месяцы:
Нужно найти и вытащить цену заданного товара (Нектарин) в определенном месяце (Январь), т.е. получить на выходе152, но автоматически, т.е. с помощью формулы. ВПР в чистом виде тут не поможет, но есть несколько других способов решить эту задачу.

Способ 1. Дополнительный столбец с ключом поиска

Это самый очевидный и простой (хотя и не самый удобный) способ. Поскольку штатная функция ВПР (VLOOKUP) умеет искать только по одному столбцу, а не по нескольким, то нам нужно из нескольких сделать один! Добавим рядом с нашей таблицей еще один столбец, где склеим название товара и месяц в единое целое с помощью оператора сцепки (&), чтобы получить уникальный столбец-ключ для поиска:
Теперь можно использовать знакомую функцию ВПР (VLOOKUP) для поиска склеенной пары НектаринЯнварь из ячеек H3 и J3 в созданном ключевом столбце:
Плюсы : Простой способ, знакомая функция, работает с любыми данными. Минусы : Надо делать дополнительный столбец и потом, возможно, еще и прятать его от пользователя. При изменении числа строк в таблице — допротягивать формулу сцепки на новые строки (хотя это можно упростить применением умной таблицы).

Способ 2. Функция СУММЕСЛИМН

Если нужно найти именно число (в нашем случае цена как раз число), то вместо ВПР можно использовать функцию СУММЕСЛИМН (SUMIFS) , появившуюся начиная с Excel 2007. По идее, эта функция выбирает и суммирует числовые значения по нескольким (до 127!) условиям. Но если в нашем списке нет повторяющихся товаров внутри одного месяца, то она просто выведет значение цены для заданного товара и месяца:
Плюсы : Не нужен дополнительный столбец, решение легко масштабируется на большее количество условий (до 127), быстро считает. Минусы : Работает только с числовыми данными на выходе, не применима для поиска текста, не работает в старых версиях Excel (2003 и ранее).

Способ 3. Формула массива

Выделите пустую зеленую ячейку, где должен быть результат.
Введите в строке формул в нее следующую формулу:

Как это на самом деле работает:

Функция ИНДЕКС выдает из диапазона цен C2:C161 содержимое N-ой ячейки по порядку. При этом порядковый номер нужной ячейки нам находит функция ПОИСКПОЗ. Она ищет связку названия товара и месяца (НектаринЯнварь) по очереди во всех ячейках склеенного из двух столбцов диапазона A2:A161&B2:B161 и выдает порядковый номер ячейки, где нашла точное совпадение. По сути, это первый способ, но ключевой столбец создается виртуально прямо внутри формулы, а не в ячейках листа.

Плюсы : Не нужен отдельный столбец, работает и с числами и с текстом.

Минусы : Ощутимо тормозит на больших таблицах (как и все формулы массива, впрочем), особенно если указывать диапазоны «с запасом» или сразу целые столбцы (т.е. вместо A2:A161 вводить A:A и т.д.) Многим непривычны формулы массива в принципе (тогда вам сюда).

Ссылки по теме

Как искать и подставлять данные с помощью функции ВПР (VLOOKUP)
Что такое формулы массива и как их использовать
Как использовать связку функций ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ вместо ВПР
Как извлечь сразу все значения, а не только первое с помощью ВПР

21.07.2015 00:27:28
А как же СУММПРОИЗВ:

=СУММПРОИЗВ((B2:B161=H3)*(C2:C161=J3)*L3)

Либо формула массива:

=МИН(ЕСЛИ((B2:B161=H3)*(C2:C161=J3);L3))

Где вместо МИН можно использовать МАКС или СУММ (если сочетания Товар/Месяц уникальны)
23.07.2015 13:32:15

Еще есть вариант), на тот случай, если массив ниже или выше, или просто в рамках какого-то диапазона.
Данную формулу мне подсказал человек с форума под ником Евгений

Пример по ссылке ниже:
Скачать

22.08.2015 11:35:56

Совершенно согласен, Михаил. Но нужно помнить, что эти формулы работают только для чисел и при наличии дубликатов сочетаний Товар-Месяц будет их суммировать, а не выдавать первое встретившееся значение, т.е. это скорее для суммирования по двум условиям, чем для выборки.

23.08.2015 09:29:36

Пример с СУММПРОИЗВ() работает аналогично, как и приведенный «Способ 2» с СУММЕСЛИМН() с теми же самыми ограничениями (работает с числами и необходимы уникальные сочетания товар/месяц иначе получим сумму),но есть и преимущество — работает в 2003 Excel.
Я привел эти примеры, как дополнительные варианты «выборки».

Ну и еще вариант через ПРОСМОТР:

=ПРОСМОТР(2;1/(A2:A161=G3)/(B2:B161=I3);C2:C161)

Из преимуществ — не требует массивного ввода, работает в любой версии Excel, не нужно делать конкатенацию как в примере с ВПР, работает существенно быстрее, чем конструкция с ИНДЕКС(ПОИСКПОЗ) при использовании нулевого интервального просмотра (точного поиска). Особенность — при нескольких сочетаниях товар/месяц, попадающих под выборку — возвратит значение последнего совпадения.

Аналог данной формулы через ИНДЕКС(ПОИСКПОЗ):

=ИНДЕКС(C2:C161;ПОИСКПОЗ(2;1/(A2:A161=G3)/(B2:B161=I3)))

Требует массивного ввода и вернет последнее совпадение.

Для первого совпадения:

=ИНДЕКС(C2:C161;ПОИСКПОЗ(1;(A2:A161=G3)*(B2:B161=I3);0))

Но на большом количестве данных эта формула будет работать существенно медленнее , чем предыдущие два варианта.

07.02.2017 17:12:53

Откуда появляется переменная «L3» в формуле, если ее надо вычислить??

24.07.2015 13:09:52
Привет Николай!

Я часто использую 1-й способ. Приходится анализировать информацию в разные дни и за разные, не равномерные промежутки времени. Чтобы иметь объективную информацию, дату и время я преобразую в вот такую штуку 25.03.2015 2:39:48 = 25_3_2015_2_39_48, далее ВПР вытягиваю значения, в пустых ячейках ставлю формулу =НД() и строю график .

25.07.2015 22:02:52
Приветствую Николай! А нет ли в планах у вас создания видеоурока на тему анализа «что если» ?
01.09.2015 16:34:39

еще один вариант:
=СРЗНАЧЕСЛИМН(C:C;A:A;G3;B:B;I3)
соответственно при дубляже строк он выдаст их среднюю.

Николай
такой вопрос, как вы выбираете функцию без мышки и её завершение?

в ролике в набрали «=ин» и что то нажали (время 8:55), и сразу появилось «=Индекс(«

23.10.2015 11:11:55
Ролик не видел. но нажат был TAB

18.09.2015 16:52:30

Использую чаще всео слияние всех трёх вариантов, только в качестве ключа использую IndexID=строка(). Затем суммирую по условию колонку IndexID, и уже через ИНДЕКС нахожу нужную колонку. Формула получается:

=ИНДЕКС(Прайс[Цена];СУММЕСЛИМН(Прайс[IndexID];Прайс[Товар];H3;Прайс[Месяц];J3);1)).

А для второго варианта можно исключить повторы используя формулу:

=ЕСЛИОШИБКА(СУММЕСЛИМН(C:C;A:A;G3;B:B;I3)/СЧЁТЕСЛИМН(A:A;G3;B:B;I3);"Ничего не найдено!")

которая вначале просуммирует все найденные значения, а затем разделит на их количество. только нужно учитывать что на ноль делить нельзя/

25.11.2015 12:01:55
А почему бы для этого не использовать функцию СРЗНАЧЕСЛИМН()?
СРЗНАЧЕСЛИМН(C:C;A:A;G3;B:B;I3) и все.

02.12.2015 17:54:05

Николай, для 3-го случая можно сделать формулу, очень похожую на Вашу, но без использования массива:

Если в функции индекс в качестве второго параметра ввести 0, то он отрабатывает как массив

06.12.2015 14:32:57
Спасибо, что поделились, Игорь — весьма ценное уточнение.

22.09.2016 11:13:45

Игорь, скажите, пожалуйста, если в связке столбцов А и В формула не находит связку G3&I3, как сделать так чтобы результат в ячейке был «0».
Пробую вашу формулу, и в этом случае в ячейке выпадает «#Н/Д».
Заранее спасибо..

22.09.2016 11:16:48

Наталья, воспользуйтесь функцией
=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС(C:C;ПОИСКПОЗ(G3&I3;ИНДЕКС(A:A&B:B;0);0));0)
=IFERROR(INDEX(C:C;MATCH(G3&I3;INDEX(A:A&B:B;0);0));0)

22.09.2016 11:37:06

Урааааа. Заработало.
Спасибо огромное!

21.05.2018 19:05:28

Игорь и Николай, большое спасибо!
Формула массива почему-то не сработала. В формуле были ссылки на столбцы, но название умной таблицы не отражалась.
Формула без использование массива сработала.

08.12.2015 12:55:09

А как посчитать сумму к определённой дате.
Например есть в 1м столбце даты (всегда разные) а во втором суммы. Нужно посчитать какая сумма выходит на 25 число каждого месяца.
Пример:
Дата Оплатили Выставили счёт
30.12.13 15000 руб.
02.01.14 12000 руб.
15.01.14 16000 руб
31.01.14 45000 руб
05.02.14 50000 руб
08.02.14 65000 руб
12.02.14 1000 руб
25.02.14 12000 руб
28.02.14 20000 руб
03.03.14 12000 руб
21.03.14 17000 руб
24.05.14 40000 руб
24.05.14 20000 руб

Нужно знать долг на 25 число каждого месяца.
Помогите пожалуйста.

08.05.2016 00:57:14

Здравствуйте, помогите плиз: необходимо чтобы автоматически выбирался месяц планирования (январь или февраль и т.д.) если есть значение в этом месяце? Спасибо

22.09.2016 00:08:18

Николай, добрый день!
Пыталась применить способ №3, для меня он наиболее подходит, но формулу применить не смогла, выдает ошибку (#ЗНАЧ!).
Создала аналог вашего примера, но формула продолжает выдавать ошибку.
Не понимаю в чем проблема:|

11.01.2017 14:42:21

Наталья, Вы точно проставили фигурные скобки массива после написания формулы? (Ctrl+shift+Enter). Еще проверьте форматы столбцов -условий.
У меня все работает.
Большое спасибо за формулу)

23.01.2017 18:11:04
Спасибо, Николай. Спасибо Игорь. Все заработало отлично.
Жить стало легче, жить стало веселее! =)

26.02.2017 20:39:30

+1. Просто спасибо. А то я был «уверен, что ВПР (VLOOKUP) — самая сложная функция в Excel, а я ее уже освоил — значит ничему новому меня не научить.»

14.07.2022 16:42:35

Ну так, для примера, формула для поиска отфильтрованного значения с определенным порядковым номером ))

03.04.2017 19:45:31

а если столбы находяться не рядом , получмиться их склеить ?

критерий1	знач	знач	знач	критерий 2	знач	то что ищем
авто	1	ер	ер	11	аа	текст
авто	1	ере	ере	11	ап	текст
мото	2	ер	ер	22	ап	текст
мото	2	ре	еер	22	аптап	текст

03.04.2017 19:59:33

подскажите еще как сделать так, чтобы ВПР проматривала в отфильтрованной таблице только видимые ячейки и подставляла в другую отфильтрованную таблицу ?

07.06.2017 13:40:38

Подскажите, пожалуйста. .
Никак не могу победить подсчет формулы с ИНДЕКС и ПОИСПОЗ. по первому параметру.
Задача такая..
Есть ряд параметров — по ним в массиве данных нужно найти соответствие по 2-м или нескольким совпадениям.
Причем первый параметр повторяющийся расположен в колонке, второй меняется и расположен в строке.
ПОИСКПОЗ — находит первое совпадение по первому параметру, а второе совпадение игнорирует.

22.06.2017 02:18:46

Добрый день. У меня несколько иная задача. Имеется страница «Реализация» в которую при заполнении товара и даты продажи должна подставляться рекомендуемая цена со страницы «Цены». При этом на странице «Цены» один и тот-же товар может встречаться несколько раз (в том случае если он оприходовался более одного раза и цена закупки была разной). Так-же на странице «Цены» у каждого товара указывается дата установки цен, которая совпадает с датой оприходования. Мне нужно что-бы подставлялась последняя цена. Вариант при котором в разделе «Цены» цена закупки будет динамически меняться при поступлении новой партии товара меня не устраивает, т.к. при этом данные по прибыли за ранее проданный товар будут постоянно меняться, что будет ошибкой. Алгоритм, как должна выглядеть подстановка цены мне в общем-то понятен, но как должна выглядеть формула я сообразить не могу. Алгоритм (как мне кажется) должен быть следующий: Берём дату реализации и ищем ближайшую (раннюю) к ней дату установки цены со страницы «Цены» для выбранного товара, и вытаскиваем цену.
Я конечно понимаю что для этой цели нужен 1С, но товарищ (который попросил меня написать данную таблицу) не может забивать свои товары в общую базу.
Помогите пожалуйста. Данные по ценам нужно брать из столбцов I, J, K (страница «Цены»;) и подставлять в столбцы J, K, L (страница «Реализация).
Пример по ссылке: Пример

23.08.2017 16:01:55

Вам не подойдет такой вариант: фильтровать список цен по дате реализации, начиная с самого позднего (по убыванию)?
ВПР будет отбирать самое первое значение, т.е. верхнее.
Т.о. если у вас будет фильтр по дате, то и находить функция будет самую «свежую» цену.
Далее принцип поиска цены тот же, что и в статье.

23.08.2017 14:11:18

Всем привет!
Подскажите, пожалуйста, как можно показать в одной строке в каких месяцах продавался, например, картофель?
Какую формулу следует использовать? Возможно ли это вообще осуществить стандартными формулами без допмакросов?

В моем случае требуется по одному артикулу обуви отобразить В ОДНОЙ СТРОЧКЕ все размеры, какие есть в наличии (столбец артикул обуви, столбец размер обуви).

01.06.2018 11:53:00

Формула с массивом помогла, первые два варианта более сложные задачи, чем в примерах, не решают. Спасибо!

24.08.2018 14:26:12

Добрый день! Помогите, пжл, я видимо на каком то этапе не верно делаю.
Есть список привязки номер телефона — должность, также есть таблица привязка должность -тариф , так мне нужно увязать телефон-должность-тариф. индекс _поискпоз делаю не верное знач. Помогите, пжл. спасибо

27.11.2018 16:08:39
Добрый день! подскажите, возможно ли использование формулы на 3м примере при поиске в разных книгах?

26.09.2019 09:04:55
помогите как это в экселе прописать
В1=С1
В2=С2
если В3< В1 то В3=0
если В3если В3 ≥В2 то В3=С2

28.05.2020 14:22:10

Добрый день! Помогите, пожалуйста, если мне нужно сделать поиск не по отдельному слову, а по словосочетанию (одна ячейка), первое слово которого в одном столбце (выбрать из текста), а второе во втором. Всю голову сломала, ничего не выходит

01.10.2020 13:07:59

А если условия — это даты и надо вынести название, если оно попало внутрь условия дипазона между 2 датами?

28.05.2022 06:48:39

Приветствую!
Не смог на форуме найти тему.
Помогите решить задачу:
на приложенной картинке пример.
нужно провести выборку из умной таблицы по нескольким критериям.
1- номер гаража
2-максимальная дата(или крайняя(последняя календарная дата)
Вывод: состояние баланса на эту дату.
Или поделитесь ссылкой на форум.
Спасибо за Вашу работу!
[img]data:image/png;base64,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[/img]

18.01.2024 10:58:16

Цена, р.с НДС/кг
Наименование продукции	тип 1	тип 2	тип 3	тип 4	тип 5
Яблоки	61	58	57	55	54,29
Груши	85	81	79	77	75,65
Свекла	40	38	37	36	35,6
Апельсины	52	49	48	47	46,28
Салат	200	190	186	180	178
Виноград	180	171	167	162	160,2
Морковь	45	43	42	41	40,05
Огурцы	85	81	79	77	75,65
Помидоры	90	86	84	81	80,1
Бананы	49	47	46	44	43,61
Картофель	35	33	33	32	31,15
Укроп	250	238	233	225	222,5
Персики	300	285	279	270	267
Баклажаны	210	200	195	189	186,9
Петрушка	250	238	233	225	222,5
Мандарины	68	65	63	61	60,52
Базелик	400	380	372	360	356

У меня вот такая таблица, и тут условия как в столбцах так и в строке, Почему то выше приведенные формулы не работает. Помогите, пожалуйста.

Как подставить значение в Microsoft Excel

Как подставить значение в Excel

Подстановка значений в Microsoft Excel подразумевает замену одной части текста на другую с выводом результата в отдельной ячейке. Это избавит вас от необходимости самостоятельно вносить одни и те же коррективы в большое количество полей. Осуществляется подобная манипуляция с использованием всего одной функции, но далее я расскажу еще и о ее модернизации для тех, кто исправляет ошибочный импорт, переводя текстовые значения в числовые.

Когда это может понадобиться?

Отвечу на самый главный вопрос по теме: «Когда может понадобиться подстановка значений?». Выполнение этой операции в первую очередь подразумевает замену любых символов. Например, вы импортировали диапазон значений из другой программы, где для разделения дробной части вместо запятой используется точка. Соответственно, Excel подумает, что это текстовые значения, и откажется использовать их при создании функций.

Импорт массива с данными для подстановки значения в Microsoft Excel

Вы можете исправить все это вручную, удаляя старые знаки и добавляя новые, после чего проверить настройки формата каждой ячейки. Однако это делается долго и неудобно. Проще создать новый столбец с использованием функций. ПОДСТАВИТЬ и ЗНАЧЕН. Так вы создадите столбец с правильными данными, которые можно использовать для любых целей, включая копирование и удаление всего лишнего.

Комьюнити теперь в Телеграм
Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей

Использование функции ПОДСТАВИТЬ

Для начала разберемся с тем, как работает синтаксис основной функции – ПОДСТАВИТЬ. Объявим ее и рассмотрим каждый аргумент, чтобы при дальнейшем использовании у вас не возникло никаких проблем.

Для начала выберите необходимую клетку, нажмите по ней левой кнопкой мыши для активации и объявите функцию =ПОДСТАВИТЬ().
В скобках напишите номер ячейки, с которой нужно взять исходный текст.
Поставьте точку с запятой для отделения аргументов, в кавычках напишите символ или несколько символов, от которых хотите избавиться.
Снова отделите аргумент и в кавычках напишите новый символ для замены.
Это вся формула, поэтому можете нажать Enter и посмотреть, что получилось в итоге.

Для наглядности оставляю используемую мной формулу целиком, чтобы вы могли редактировать ее под себя и не вводить каждый символ вручную. Это поможет значительно сэкономить время.

=ПОДСТАВИТЬ(A2;".";",")

Добавление функции ЗНАЧЕН

Теперь модернизируем формулу, чтобы в итоге получить числовое значение, а не текст, как в исходном варианте. Для этого понадобится функция ЗНАЧЕН, которую просто нужно вписать в строку, поставив дополнительные кавычки.

Выполните редактирование, чтобы в итоге получить примерно такой результат: =ЗНАЧЕН(ПОДСТАВИТЬ(A2;».»;»,»)).
Нажмите Enter для применения изменений и обратите внимание на то, что теперь числа отображаются справа в ячейке, что говорит об успешной смене формата с текстового на числовой.
Остается только растянуть формулу на все остальные клетки, чтобы завершить замену в массиве данных. Зажмите правый нижний угол ячейки и потяните вниз.
Посмотрите на таблицу и удалите лишнюю информацию, которая после преобразования больше не понадобится.

Работа с массивами данных в Microsoft Excel часто заставляет юзера вносить правки в текст, что особенно актуально при импорте дробных чисел. Теперь вы узнали, что решить проблему можно при помощи всего одной формулы, состоящей из двух функций. Используйте это, чтобы оптимизировать взаимодействие с электронной таблицей.