PowerQuery操作分类2

最新推荐文章于 2025-03-27 01:00:00 发布
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本文探讨了如何将一维数据转化为二维视角，包括逆透视和分组依据，以及如何通过多级分组、聚合操作（如求和、计数等）处理数据。同时，介绍了如何在分组后继续深入分析和展开细节。

透视

一维变二维
不要聚合

逆透视

二维变一维
将标题降到第一行

分组依据

将数据按照某一列或几列进行汇总
多列分组依据
	大组套小组
	用来分组的最后一列结果一定没有重复
对于要聚合的列
	求和
	计数
	平均
	最大，最小
所有行
	展开
		展开原有字段
	聚合
		将字段按照某计算聚合
分组依据后可以再分组依据（进行套娃）
Tshadow2
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干货丨Power Query 数据类型及数据结构
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powerquery分组_Power Query 基础介绍
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使用Power Query对关联数据进行合并
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easypoi 如何合并相同的列_PowerQuery中如何实现多行求和？
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【PowerQuery专栏】PowerQuery中的列表M语言函数
技术与管理的平衡木-
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Power Query M 函数中文帮助手册20170804
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2.2 Power Query常用操作（中）
qq_32314533的博客
05-12 1642
Power Query支持的操作非常丰富，其中最高频的操作基本都在菜单栏的“主页”选项卡，以及主界面的右键菜单中覆盖，如下图所示，笔者将“主页”选项卡中的操控按钮分为六组，按顺序进行讲解。其中有些项目会与别的菜单项重复，大家可以按照自己的使用习惯选择相应的入口。此外，主界面的右键菜单中的高频操作也会按相同的逻辑分类，伴随这六个部分的讲解穿插进来。由于相关功能比较繁杂，上一篇只讲述到第4部分，本文将继续介绍第五和六部分的操作。
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工作中，生活中不免会遇到需要整理大量复杂数据的情况，单纯的靠手动去搜索统计固然可以，但是效率极其低下。 如下图，列举了1990年~2015年NBA美职篮全明星的参赛名单，现在需要统计出每个人的参赛次数。 实现效果如下： 下面直接来简单谈一下它的实现思路，首先我们整理掉一些不需要的数据，例如“NBA2008年全明星阵容”相关的字眼。 我们利用第一列的“文本筛选器”剔除掉开头不
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参数化查询增加了查询的灵活性。Power Query 可以设置和管理参数，同一工作簿下所有查询都可以使用。
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Power Query-透视列实例应用（多单元格记录合并及汇总） 要求，如下图： 根据左边的内容，部门，姓名，捐助金额进行汇总，统计出各个部门的捐款人姓名和人数以及总金额。 这个功能就比较实用了，下面我们讲解一下它的实现。 先导入到PQ界面，复制一份，一个叫“捐款表”，一个叫“汇总表”。 第一步，我们把“汇总表”里面的名单收拢起来。 删除“捐助金额”列，然后插入一列索引
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一、需求：根据部门汇总业绩，并展示员工业绩明细(效果图如下)二、实现步骤：1.将原始数据加载至power query中处理2.对数据进行基本处理，这里因一个员工有多条数据，事先进行员工业绩汇总3.合并名单与业绩4.根据部门分组，求和业绩，合并名单a.按正常的分组步骤对，名单列和业绩列进行求和分组b.由于名单为文本，求和会出现Error，将 List.Sum函数 改为 Text.Combine...
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今天，我们来给大家讲解一下power query中的透视列功能的基本使用，同时会给大家以案列的形式进行展示相关应用场景。透视列的功能是将一个一维的表格转为二维的表格，具体什么意思呢？我们还是给大家通过一个实例进行展示。此处我们仍然使用之前给大家提到过的微软虚拟企业中的销售数据进行展示。下图是我经过整理后的销售数据。我们需要统计每个区域每年的总销售额情况，如下图。我们该如何实现以上的统计结果呢？当然...
20、Power Query-数据合并、拆分
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本节重点：熟练使用Power Query中的合并以及拆分功能。 例子：下面是学生的考试成绩表，要求将其合并到一列中，用“/”分隔，没有考试成绩的不显示。 效果图： 这里我们将用到PQ中的“合并”功能，具体思路是：将数据源分为三个表进行操作。 表1、原始数据源保持不变； 表2、将分数用科目名称填充； 表3、将分数用分隔符“/”填充； 最后进行三表按照“姓名”进行合并，最
11、Power Query-透视列的解析
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透视列——行转列实现一维转二维 何为一维表：即看每一行数据我只需要读取一行数据就可以了； 何为二维表：即看每一行数据我需要关注行列方向的数据。 比如下图的一个一维表，我们如何将它转换成为二维表呢？
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
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在 Power Query 中编写条件判断表达式，主要使用 `if...then...else` 逻辑结构。这种结构允许根据特定条件返回不同的结果，适用于处理各种数据转换任务。以下是一些常见用法和示例： ### 基础语法 Power Query 的 M 语言支持标准的 `if...then...else` 表达式，其基本格式如下： ```powerquery if 条件 then 结果1 else 结果2 ``` 例如，在查询中新增一列用于标记数值是否大于 10： ```powerquery if [数值] > 10 then "大于10" else "小于等于10" ``` 此表达式会检查当前行中的 `[数值]` 是否大于 10，并根据结果返回相应的字符串[^1]。 ### 多重判断 若需要进行多重判断，可以在 `else if` 后续接更多条件分支。例如，对成绩进行分类： ```powerquery if [分数] >= 90 then "优秀" else if [分数] >= 80 then "良好" else if [分数] >= 60 then "及格" else "不及格" ``` 该表达式依次判断 `[分数]` 所属的等级范围，并返回对应的评级。 ### 判断逻辑结合函数 可以将条件判断嵌套到函数中，实现更复杂的操作。例如，结合 `Table.AddColumn` 创建新列并应用条件逻辑： ```powerquery Table.AddColumn(源表, "评价", each if [销售额] > 1000 then "高" else "低") ``` 此代码为 `源表` 添加一个名为 `"评价"` 的列，根据 `[销售额]` 是否大于 1000 返回 `"高"` 或 `"低"`[^2]。 ### 正则表达式与条件提取 对于文本处理，可以通过正则表达式提取符合条件的部分内容。例如，从混合数据中提取 11 位手机号码： ```powerquery Text.Select([字段], {"0".."9"}) ``` 这段代码首先提取 `[字段]` 中的所有数字字符，然后结合其他步骤筛选出符合手机号规则的数据。如果需要精确匹配 11 位数字，则可使用 `\d{11}` 作为模式进一步筛选[^4]。 ### 示例：综合判断逻辑 假设需要对商品库存状态进行标记，当库存数量大于 50 时显示“充足”，介于 10 和 50 之间时显示“正常”，小于 10 时显示“不足”： ```powerquery if [库存] > 50 then "充足" else if [库存] > 10 then "正常" else "不足" ``` 通过上述条件判断，可以动态生成库存状态信息，便于后续分析或可视化呈现。 ---
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