1.9 PowerBI数据准备-逆透视,将二维表或多维表转换为一维表

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一维表的每个字段都是事物的属性,而不是属性的值,多个字段不能合并为一个字段,比如年月、客户;二维表的字段包含了展开的属性的值,至少有部分字段可以合并为一个字段,比如2024年1月、2024年2月这样的字段是年月属性的值,可以合并为一个字段年月。

一维表每一行都是描述一个事物的一次性产生的完整属性信息,便于存储数据和后期计算、汇总;二维表直观易读,便于展示数据,不利于后期计算、汇总。一维表通过透视可以生成二维表;二维表通过逆透视可以还原成一维表。

PowerBI中获取数据后生成的表,一般使用一维表,方便建立表与表之间的关系、书写度量值、生成透视表或图表。因此,很多时候需要在PowerQuery中将二维的甚至更多维的数据源表转换为一维表。

举例1

二维表转一维表,年月横向展开的。

转换为一维表,如下:

操作步骤

STEP 1 PowerQuery获取数据后,按住Ctrl键选中年月以外的其他列,点击菜单栏转换下的逆透视列-逆透视其他列。

STEP 2未选中的列变成了两列,一列属性,一列值,双击列标题改名后保存。

举例2

多维表转一维表,多层表头+多列维度。

操作步骤

STEP 1 PowerQuery获取数据后,点击菜单栏添加列下的自定义列,把值以外的所有维度列合并成一列,列和列之间放上与内容不会产生重复的分隔符,比如“**”。

STEP 2 保留合并的这一列,删除合并前的所有维度列,然后把合并的这一列拖动到第一列。

STEP 3 点击菜单栏转换下的转置,切换行和列的位置。

STEP 4 转置后,点击表的左上角,将第一行作为列标题。

STEP 5 按住Ctrl键选中维度列,然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。

STEP 6 选中有null值的列,点击菜单栏转换下的填充-向下。

STEP 7 选中合并的那一列,点击菜单栏转换下的拆分列-按分隔符,选择自定义,输入前面使用的分隔符“**”。

STEP 8 修改字段的名称和数据类型,就得到一维表了。

### 创建和使用数据透视表进行数据分析Power BI 中,虽然不直接提供传统意义上的“数据透视表”,但通过多种方式能够实现相似的功能。Power BI 提供了更强大的交互式报表构建能力。 #### 使用 Power Query 进行初步的数据清理与转换 对于原始数据中存在的空值、异常值等问题,在导入阶段可以通过 Power Query 编辑器来解决这些问题[^1]。这一步骤类似于 Excel 数据分析流程中的定位并处理缺失值、修正数据格式等工作[^3]。 ```powershell // 示例:利用M语言编写自定义查询逻辑 let Source = Csv.Document(File.Contents("C:\data.csv"),[Delimiter=",", Columns=4, Encoding=1252]), PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Source), ChangedType = Table.TransformColumnTypes(PromotedHeaders,{{"Date", type date}, {"Sales", Int64.Type}}) in ChangedType ``` #### 利用 DAX 和度量值模拟数据透视操作 为了达到类似数据透视的效果,可以在模型视图中建立表格间的关系,并运用 Data Analysis Expressions (DAX) 来创建新的计算字段聚合函数作为度量值。这些措施有助于执行复杂的汇总统计任务,比如求和、计数、平均等运算[^2]。 ```dax Total Sales := SUM(SalesTable[Amount]) Average Price Per Unit := DIVIDE( SUMX(SalesTable, SalesTable[Amount]), COUNTROWS(SalesTable) ) ``` #### 构建可视化组件展示结果 最终成果通常会以图表形式呈现给用户。选择合适的视觉元素(如柱状图、折线图、饼图等),并将之前准备好的度量添加进去即可完成整个过程。此外,还可以设置筛选条件以便动态调整显示范围内的具体数值。
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