可通过文本分列功能拆分合并数据：使用分列向导按分隔符或固定宽度拆分，或用公式灵活提取，也可借助Power Query实现高级处理。
如果您在处理Excel中的文本数据时，发现多个信息被合并到一个单元格中，影响了数据分析的准确性，可以通过文本分列功能将内容按指定规则拆分到不同列中。以下是实现文本分列的具体操作方法：
一、使用分列向导按分隔符拆分
当文本中包含统一的分隔符号（如逗号、空格、制表符等）时，可利用Excel的“分列”功能依据这些符号自动拆分数据。
1、选中需要拆分的文本所在列或单元格区域。
2、点击顶部菜单栏的“数据”选项卡，然后选择“分列”按钮，启动文本分列向导。
3、在弹出窗口中选择“分隔符号”，点击“下一步”。
4、勾选实际使用的分隔符类型，例如逗号、空格或其他自定义字符，预览窗格会显示拆分效果。
5、点击“下一步”，设置每列的数据格式（常规、文本、日期等），也可指定不导入某列。
6、点击“完成”，文本将按照设定的分隔符拆分至相邻的多个列中。
二、按固定宽度手动设置分列位置
适用于没有明显分隔符但字符排列具有规律性的文本，例如姓名与电话连写在同一单元格中。
1、选中目标文本列，进入“数据”选项卡，点击“分列”命令。
2、选择“固定宽度”模式，点击“下一步”。
3、在示例框中通过鼠标点击创建分列线，调整线条位置以划分不同字段边界。
4、可双击已有分列线删除，或在需要处分段处单击添加新线。
5、确认布局无误后点击“下一步”，为各列选择合适的数据格式。
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
6、点击“完成”，系统将根据设定的宽度将文本分割成多列。
三、使用公式进行灵活拆分
对于复杂文本结构，可通过函数组合实现更精确的拆分控制，尤其适合需保留原始数据且动态更新的场景。
1、使用LEFT、RIGHT、MID结合FIND或SEARCH函数提取特定位置的内容。
2、例如从A1单元格中提取第一个逗号前的内容：输入公式 =LEFT(A1,FIND(",",A1)-1) 到目标单元格。
3、提取逗号后的内容可使用：=MID(A1,FIND(",",A1)+1,LEN(A1))。
4、若存在多个分隔符，可嵌套多次FIND函数定位起始位置。
5、将公式向下填充应用至整列，即可批量拆分文本。
四、借助Power Query实现高级拆分
当需要对大量数据进行重复性拆分处理，并希望保留操作步骤以便后续刷新时，Power Query提供可视化拆分工具。
1、选中数据区域，点击“数据”选项卡下的“从表格/区域”加载数据到Power Query编辑器。
2、在编辑器中选中要拆分的列，右键选择“拆分列”功能。
3、选择按分隔符或字符数拆分，并设定具体参数。
4、可在预览中查看拆分结果，确认无误后关闭并上载数据回Excel工作表。
5、后续新增数据时，只需刷新查询即可自动应用相同拆分逻辑。
