在处理大量凌乱数据时，巧妙删除分隔符后的空白页并一键优化成规整表格，可以极大地提高工作效率和数据质量。首先，需要识别并删除那些无用的空白页，这通常可以通过文档编辑软件的查找和替换功能，或者使用脚本语言如Python进行自动化处理。例如，在Python中，可以使用`pandas`库读取数据，然后通过`dropna()`函数删除空白行，再利用`read_csv()`或`read_excel()`函数指定分隔符，将数据导入为DataFrame。
接下来，一键优化数据成规整表格的关键在于正确设置分隔符和列名。如果数据是用特定字符（如逗号、制表符或分号）分隔的，可以在导入时明确指定分隔符。例如，使用`read_csv()`函数时，可以通过`sep`参数指定分隔符，如`sep=’\t’`表示制表符分隔。此外，如果数据文件没有列名，可以手动设置列名，或者使用`header=None`参数并传递`names`列表。
最后，为了确保表格的规整性，可以使用`pandas`的`fillna()`函数填充缺失值，`astype()`函数统一数据类型，以及`sort_values()`函数进行排序。通过这些步骤，不仅能够快速清理和整理数据，还能确保最终生成的表格既清晰又易于分析，从而为后续的数据处理和决策提供有力支持。