So sánh các phương pháp lọc trùng trên Google Sheets
4(223 phiếu bầu)Để quản lý dữ liệu hiệu quả trên Google Sheets, việc lọc trùng là một kỹ năng không thể thiếu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ so sánh các phương pháp lọc trùng trên Google Sheets để giúp bạn tìm ra phương pháp phù hợp nhất với nhu cầu của mình.
<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Phương pháp 1: Sử dụng công cụ Remove Duplicates</h2>
Công cụ Remove Duplicates là một tính năng mạnh mẽ của Google Sheets, cho phép bạn loại bỏ các hàng trùng lặp chỉ với vài cú nhấp chuột. Đầu tiên, bạn cần chọn dữ liệu cần lọc, sau đó chọn "Data" từ thanh menu, và cuối cùng chọn "Remove Duplicates". Google Sheets sẽ tự động loại bỏ các hàng trùng lặp và thông báo cho bạn số hàng đã được loại bỏ.
<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Phương pháp 2: Sử dụng công thức UNIQUE</h2>
Công thức UNIQUE là một cách khác để lọc trùng trên Google Sheets. Công thức này trả về một danh sách không trùng lặp từ một phạm vi hoặc mảng đã cho. Điều này rất hữu ích khi bạn muốn giữ lại dữ liệu gốc và chỉ muốn tạo một danh sách không trùng lặp để tham khảo.
<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Phương pháp 3: Sử dụng tiện ích mở rộng Remove Duplicates</h2>
Nếu bạn cần một giải pháp mạnh mẽ hơn, bạn có thể cân nhắc việc sử dụng tiện ích mở rộng Remove Duplicates. Tiện ích mở rộng này cung cấp nhiều tùy chọn lọc trùng phức tạp hơn, bao gồm khả năng so sánh các cột khác nhau, lọc trùng dựa trên một cột cụ thể, và nhiều hơn nữa.
<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Phương pháp 4: Sử dụng công thức COUNTIF</h2>
Cuối cùng, bạn cũng có thể sử dụng công thức COUNTIF để lọc trùng trên Google Sheets. Công thức này đếm số lần xuất hiện của một giá trị trong một phạm vi hoặc mảng. Bằng cách sử dụng công thức này, bạn có thể xác định các giá trị trùng lặp và sau đó loại bỏ chúng theo cách của bạn.
Tóm lại, có nhiều cách để lọc trùng trên Google Sheets, từ việc sử dụng công cụ Remove Duplicates đến việc sử dụng công thức phức tạp như COUNTIF. Lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn, cũng như kích thước và độ phức tạp của dữ liệu bạn đang làm việc.
