玩转Power BI,轻松掌握Power Query

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

玩转Power BI,轻松掌握Power Query

Power Query: 利用Power Query处理数据

目录

  • 简介 [🌟]
  • Power Query基础概念 [🔍]
  • 使用Power Query连接数据源 [📚]
  • 数据转换和清洗 [✨]
  • 根据条件过滤数据 [🔎]
  • 更改数据类型 [🧮]
  • 替换值 [🔄]
  • 添加计算列 [📊]
  • 设置列名 [📝]
  • 其他常用数据操作 [🔧]
  • 结语 [✅]

简介 [🌟]

在今天的教程中,我们将介绍Power Query,这是一种强大的数据处理工具,可以让您轻松连接、转换和清洗数据。Power Query是Microsoft Power BI(商业智能工具)的一部分,它提供了一整套功能,让您能够对数据进行更深入的分析和可视化。本教程将向您介绍Power Query的基础概念,并提供一些实际操作示例。

Power Query基础概念 [🔍]

在开始之前,让我们先了解一些Power Query的基础概念。Power Query使用一种名为M语言的数据混合语言来对数据进行处理。M语言是一种强大的、区分大小写的语言,可以用于多种Microsoft软件,如Power BI Desktop和Excel。M语言的语句由函数、变量、表达式和数值组成,它们共同定义了数据处理的逻辑。

在Power Query中,每个查询都是一个单独的let表达式,它包含了定义查询所需的所有代码元素。let表达式由let语句和in语句组成。let语句包含一个或多个过程步骤,每个步骤都是一个变量赋值,其中包括一个变量名和一个提供变量值的表达式。变量可以是任何受支持的Power Query类型,并且在表达式中必须具有唯一的名称。您可以在任何步骤中引用变量,但一般按照物理顺序定义顺序来保持逻辑顺序。

使用Power Query连接数据源 [📚]

在开始处理数据之前,我们首先需要将数据连接到Power Query。Power Query提供了多种连接数据源的方法,您可以从数据库、文件或Web服务中获取数据。在本教程中,我们将使用一个名为“Titanic Voyage”的数据集作为示例。

要连接数据源,请使用Power BI Desktop中的“获取数据”功能。然后选择适合您数据源的选项,并按照屏幕上的说明进行操作。

数据转换和清洗 [✨]

一旦您连接了数据源,就可以开始对数据进行转换和清洗。在Power Query中,有许多可以用于处理数据的函数和操作。您可以删除列、重命名列、筛选行、替换值等等。

在我们的示例中,我们将使用Power Query来移除列、重命名数据集,并进行一些其他的转换操作,以使数据变得更加易读和适合分析。

根据条件过滤数据 [🔎]

根据特定条件筛选数据是数据处理中常见的操作之一。在Power Query中,您可以使用选择行函数来根据条件进行筛选。对于我们的示例数据集,我们将筛选出年龄列中不适用的值("na")以及小于等于5岁的年龄值。

更改数据类型 [🧮]

当导入数据时,Power Query会根据自动检测到的值类型将列分配给相应的数据类型。但有时候,您可能需要手动更改列的数据类型以便更有效地处理数据。

在我们的示例中,我们将把年龄列的数据类型更改为数字类型,以便可以根据数字年龄进行筛选和计算。我们还将把乘客ID列的数据类型更改为整数64位类型,这样您可以用整数而不是文本来引用乘客ID。

替换值 [🔄]

在数据处理过程中,您可能会遇到需要替换某个列的值的情况。在Power Query中,您可以使用替换值函数来进行这样的操作。在我们的示例中,我们将用"no"替换乘客生存列中的0值,用"yes"替换1值。

添加计算列 [📊]

计算列是一种根据已有列进行计算得出新值的列。在Power Query中,您可以使用添加列函数来创建计算列。在我们的示例中,我们将根据女性乘客的平均年龄和男性乘客的平均年龄计算年龄差异,并将年龄差异保留两位小数。

设置列名 [📝]

有时候,您可能需要更改列名以使其更具描述性或易读性。在Power Query中,您可以使用更改列名的函数来轻松地更改列名。

在我们的示例中,我们将更改性别列的值,以使每个单词的首字母大写。

其他常用数据操作 [🔧]

除了上述示例之外,Power Query还提供了许多其他常用的数据操作功能。这些功能包括合并表、拆分列、填充空白、排序数据等。根据您的数据处理需求,您可以选择使用适当的操作。

结语 [✅]

使用Power Query,您可以轻松地连接、转换和清洗数据,为进一步的分析和可视化做好准备。在本教程中,我们介绍了Power Query的基础概念,并提供了一些实际操作示例。希望这些内容能帮助您更好地利用Power Query进行数据处理。

如果您想深入了解Power Query的更多功能和操作,请花一些时间阅读Power Query的官方文档和教程。祝您使用Power Query进行数据处理愉快!


FAQ

Q: Power Query适用于哪些数据源? A: Power Query支持多种数据源,包括数据库、文件(如CSV和Excel文件)以及Web服务。

Q: 我是否需要编程经验来使用Power Query? A: 不需要编程经验。Power Query提供了一套用户友好的界面,使您能够使用点和点击进行数据处理和转换。

Q: 是否可以在Power Query中运行自定义脚本? A: 是的,Power Query支持自定义脚本。您可以使用M语言编写自己的脚本来执行更复杂的数据处理任务。

Q: Power Query是否支持自动化和调度任务? A: 是的,Power Query可以与Power Automate(以前称为Microsoft Flow)等工具集成,实现自动化和调度数据处理任务。

Q: Power Query适用于哪些Microsoft产品? A: Power Query是Microsoft Power BI的一部分,也集成在Excel和Power Apps中。

Q: Power Query是否适用于大型数据集? A: 是的,Power Query可以处理大型数据集。它提供了许多优化和性能调整选项,以确保能够处理大量数据。


参考资源

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.