【号码提取】如何批量快速提取Excel表格内11位手机号码，快速文本号码分离，提升工作效能！

箱子标签记号：方便在机场快速提取行李。 #生活技巧# #收纳整理技巧# #行李箱整理建议#

在日常工作和学习生活中，需要从大量的客户信息表格中提取手机号码，以便精准触达目标客户。例如电商企业在新品上市时，向潜在客户发送促销短信。数据清洗与整理：在进行数据整合和分析时，可能会遇到包含多种信息的表格，需要从中提取手机号码用于进一步的分析，如分析不同地区客户的手机号码分布情况。客户关系管理：将提取的手机号码导入到客户关系管理（CRM）系统中，方便对客户进行跟进和维护，提升客户服务质量。

下面是分享的一些使用软件提取的方法和技巧

方法一：使用咕嘎批量文本号码处理系统

找到Timor君发消息：号码提取

1、勾选复制粘贴

2、直接号码复制上方框内，然后选择提取手机或邮箱

3、是否去重，按钮点一下即可提取，小白就能上手

方法二：使用 Python + Pandas 库

Python 是一种强大的编程语言，结合 Pandas 库可以高效处理表格数据。

安装 Python 和 Pandas 库：如果还未安装 Python，可从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。安装完成后，打开命令提示符或终端，输入 pip install pandas 安装 Pandas 库。编写 Python 代码：以下是一个示例代码：

收起

python

import pandas as pd

import re

# 读取表格文件

excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx')

# 获取指定工作表中的数据

df = excel_file.parse('Sheet1')

# 定义用于匹配手机号码的正则表达式

pattern = r'\b\d{11}\b'

phone_numbers = []

# 遍历表格的每一列

for column in df.columns:

# 遍历当前列的每一个值

for value in df[column]:

# 检查当前值是否为字符串类型

if isinstance(value, str):

# 使用正则表达式查找所有匹配的手机号码

matches = re.findall(pattern, value)

phone_numbers.extend(matches)

# 打印提取到的手机号码

for phone_number in phone_numbers:

print(phone_number)

# 将提取的手机号码保存到新的 Excel 文件中

result_df = pd.DataFrame(phone_numbers, columns=['Phone Number'])

result_df.to_excel('extracted_phone_numbers.xlsx', index=False)

运行代码：将上述代码保存为一个 .py 文件（例如 extract_phone_numbers.py），将代码中的 your_file.xlsx 替换为实际的表格文件名。在命令提示符或终端中，进入该文件所在的目录，然后输入 python extract_phone_numbers.py 运行代码。运行完成后，会在当前目录下生成一个名为 extracted_phone_numbers.xlsx 的文件，其中包含提取的手机号码。

Python + Pandas 库方法

优点

强大的处理能力：Python 结合 Pandas 库可以高效处理大规模的数据，无论是数据量的大小还是数据的复杂性，都能轻松应对。可以快速读取、处理和分析大量的表格数据。

缺点

学习成本较高：对于没有编程基础的人来说，学习 Python 和 Pandas 库需要花费一定的时间和精力。需要掌握基本的编程概念、语法和函数的使用。环境配置复杂：在使用 Python 进行开发时，需要安装 Python 解释器和相关的库，可能会遇到环境配置的问题，如版本不兼容、依赖库安装失败等。缺乏可视化交互：在代码运行过程中，不像 咕嘎批量文本号码处理系统那样可以直观地看到数据的变化，需要通过打印输出或保存结果文件来查看提取结果，调试和查看数据不够方便。

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