52、Power BI Desktop 数据筛选全攻略

于 2025-11-13 12:52:46 发布
阅读量8 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 掌握Power BI数据分析 文章标签： Power BI 数据筛选 高级文本筛选
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux6sysadmin/article/details/155054458

Power BI Desktop 数据筛选全攻略

在数据分析和可视化的过程中，数据筛选是一项至关重要的操作。它能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，从而更精准地进行分析和展示。Power BI Desktop 提供了丰富多样的筛选功能，下面我们就来详细了解一下。

一、筛选布尔型数据

在处理源数据时，我们可能会遇到布尔型（True 或 False）数据。在 Power BI Desktop 中，这种数据类型被视为基于文本的筛选。不过，也有一些数据类型是无法进行筛选的，比如二进制数据（如图像）。

若要对布尔型数据进行筛选，Power BI Desktop 会在展开的筛选器中显示 True 和 False。以下是具体操作步骤：
1. 创建一个图表，使用以下字段：
- IsCreditWorthy（来自 Clients 表）
- SalePrice（来自 InvoiceLines 表）
2. 在筛选器窗格中展开 IsCreditWorthy 字段。
3. 选择 True 和 Blank。此时，图表和筛选器窗格将呈现相应的效果。

二、高级文本筛选

在深入研究数据时，简单的筛选可能无法满足我们的需求。这时，Power BI Desktop 的高级筛选功能就派上用场了。高级筛选可以让我们更精确地搜索字段数据，尤其在需要根据文本字段的部分内容来包含或排除数据时非常有用。

应用高级文本筛选的步骤

  1. 点击要筛选的可视化对象。这里我们使用之前创建的以 Make 和 SalePrice 为数据字段的图表。
  2. 清除所有现有的筛选
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
37、Power BI Desktop 数据筛选全攻略
l3m4n的博客
11-14 8
本文全面介绍了Power BI Desktop中各类数据的筛选方法，涵盖数值、日期、文本和布尔类型的数据筛选操作，并详细讲解了基本筛选与高级筛选模式的应用。通过流程图梳理筛选步骤，结合实际应用场景与实用技巧，帮助用户高效精准地进行数据分析。同时探讨了嵌套筛选、动态筛选和跨表筛选等高级应用，为深入使用Power BI提供有力支持。
16、Power BI Desktop：数据处理全攻略
linux6sysadmin的博客
10-08 6
本文详细介绍了在 Power BI Desktop 中进行数据处理的核心操作，包括清除排序、多种方式的数据筛选（如选择特定值、文本/数字/日期时间范围筛选及高级筛选）、数据分组（简单与复杂分组、动态调整与性能优化）以及筛选与分组的综合应用。同时涵盖了保存更改、退出查询编辑器的方法，并提供了常见问题的解决方案。通过流程图和实例演示，帮助用户高效地清洗、转换和分析数据，提升数据建模与可视化效率。
15、Power BI Desktop 数据整合与转换全攻略
l3m4n的博客
10-23 7
本文全面介绍了Power BI Desktop在数据整合与转换方面的核心功能与操作技巧，涵盖数据合并、追加、结构转换（如逆透视、透视和转置）、以及对转换步骤的管理（修改、重命名、删除）等内容。通过实际案例和流程图解，帮助用户高效处理多源异构数据，提升数据清洗与建模效率，为后续的数据分析与可视化奠定基础。
9、Power BI Desktop 数据转换与塑形全攻略
l3m4n的博客
10-17 8
本文全面介绍了Power BI Desktop中数据转换与塑形的核心技术，涵盖转换功能区、添加列功能区和视图功能区的使用方法。详细讲解了重命名、排序、删除、合并列，以及删除记录、去重、过滤等数据塑形操作，并提供了实用的应用建议和流程图示，帮助用户高效清洗和优化数据，为后续的数据分析与可视化打下坚实基础。
8、Power BI Desktop 数据转换全攻略
l3m4n的博客
10-16 7
本文全面介绍了 Power BI Desktop 中的数据转换流程与技巧，涵盖数据转换的常见类型、查询编辑器的使用方法、功能区操作详解，并通过实战案例演示了重命名列、删除重复行和拆分列等关键操作。同时提供了数据转换的最佳实践建议，帮助用户高效处理数据，为构建高质量的可视化仪表板打下坚实基础。
14、Power BI Desktop 数据集处理全攻略
linux6sysadmin的博客
10-06 5
本文详细介绍了在 Power BI Desktop 中处理数据集的完整流程，涵盖数据加载方式的选择、查询编辑器的结构与功能区操作，以及数据整形的核心技术如重命名、删除、合并列和过滤等。通过实际操作步骤和可视化图表，帮助用户高效清理和准备数据，为后续的数据分析与可视化打下坚实基础。
17、Power BI 数据处理与转换全攻略
linux6sysadmin的博客
10-09 5
本文全面介绍了Power BI Desktop中的数据处理与转换方法，涵盖数据清洗与扩展操作、查询编辑器的使用技巧、数据类型的更改与检测、替换值操作以及区域设置的应用。通过流程图和实际案例，帮助用户系统掌握从原始数据到标准化数据模型的完整处理流程，提升数据分析的效率与准确性。
28、Power BI与DAX优化全攻略
r7s8t的博客
09-02 93
本文全面探讨了Power BI和DAX的优化方法，包括Power Automate Visual的使用、Dynamics 365数据导入、DAX代码优化技巧等内容。通过详细的步骤说明和实际案例分析，展示了如何提升数据分析性能与效率。此外，还展望了未来发展趋势，为读者提供实用的指导和参考。
36、Power BI Desktop：自定义可视化与数据筛选全攻略
l3m4n的博客
11-13 12
本文全面介绍了Power BI Desktop中自定义可视化的加载与启用方法，涵盖星状图、雷达图、桑基图等多种扩展可视化类型。同时详细讲解了数据筛选的三大过滤器级别（报告级、页面级、可视化级）及对文本、数值、日期时间数据的过滤操作技巧，并通过综合案例展示了过滤器的实际应用流程，帮助用户高效提取关键数据洞察。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Power BI Desktop：数据分析与协作利器
Power BI Desktop 是一款强大的数据分析工具，由Microsoft开发，用于创建、管理和共享企业级报告和仪表板。这款桌面应用程序集成了微软的先进技术，包括强大的查询引擎、数据建模和可视化设计，使其能够与在线Power ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值