17、Power BI 数据处理与转换全攻略

Power BI 数据处理与转换全攻略

1. 数据处理基础与操作

在使用 Power BI Desktop 处理数据集时,完成数据的筛选和整理后,还需要进一步操作。当关闭查询编辑器时,“关闭并应用”按钮菜单提供了两个有用选项:
- 应用 :将对数据模型所做的更改应用,可能涉及字段列表中字段的修改。
- 关闭 :关闭查询编辑器,但不应用任何更改。

若选择不应用更改,会出现提示。后续需通过点击报表画布上方提示中的“应用更改”按钮来更新数据模型,以确保报表使用正确数据。

2. 数据转换概述

完成数据集的初步整理和筛选后,还需进行一系列数据转换操作,使数据更干净、标准化。数据转换涵盖多种操作,主要分为数据清洗和数据扩展两方面:

2.1 数据清洗操作

  • 更改列的数据类型 :告知 Power BI Desktop 列中数据的类型,如数字、日期等。
  • 使用首行作为标题 :确保数据的可读性和一致性。
  • 移除列的部分内容 :清理不必要的数据。
  • 替换单元格的值 :统一数据格式。
  • 转换列内容 :如将文本转换为大写、去除数字的小数部分。
  • 填充空单元格 :保证记录完整。
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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