简单例子快速了解Power Query 数据清理及M函数

本文通过销售数据实例,详细介绍PowerQuery的数据导入、脏数据处理、格式调整、列操作及汇总透视等步骤,揭示M函数在数据清洗中的应用。

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通过一个简单的例子,快速了解Power Query数据处理,快速理解 M函数的表达形式。

一、例子数据说明

当年的销售数据清单,字段包括店铺名称、销售单编号、员工工号、销售员姓名、该笔订单的销量、实际销售金额、商品的总标价。

二、处理步骤

(1)数据导入:导入Excel数据

(2)脏数据处理:删除行、提升标题、删除错误值、删除空值、删除重复项、填充

(3)格式处理:重命名列、更改数据类型

(4)列处理:拆分列、新增列、提取

(5)汇总透视:分组、透视、逆透视

(6)按需输出:转置、筛选

三、M函数基本样式

几个关键要素:

(1)M函数对大小写敏感。第一个字母都是大写的。

(2)表Table

(3)行Record,大括号{}表示

(4)列List,中括号[]表示

(5)let..in..结构:let用于计算,并对结果命名;in用于显示结果

四、具体处理

Excel数据导入

获取数据àExcelà导航器选择“sheet1”

在“高级编辑器”中就看到了M函数的真面目。

脏数据处理:删除行、提升标题、删除错误值、删除空值、删除重复项、填充

各项功能都是可视化就可以马上操作完成了。跟在excel中操作几乎一样。

处理完之后的样式如下:

格式处理:重命名列、更改数据类型

也都是界面点击,就可以轻松完成

列处理:拆分列、新增列、提取

把“销售单ID”列按分隔符“-”拆分,一列变五列

可以看出销售单ID.2是年,销售单ID.3是月份,销售单ID.4是具体哪一天。

提取2019后两个字符,变成19

 

汇总透视:分组、透视、逆透视

以“店铺名称”“销售单ID.4(表示具体哪一天)”进行分组,计数“每个店铺每天”分别有多少条记录,得出每个店铺每天的订单量。

对“店铺名称”列进行透视

按需输出:转置、筛选

转置:行列交换。此时要注意,行标题是不会转成第一列的,要先“将行标题作为第一行”再执行转置,否则标题会丢失。

五、最终的M函数结果

发现就是Power Query的各种数据清理,实际就是一个个M函数的叠加。

结合前面“第三点 M函数基本样式”,就不难理解每个函数的含义了。

再参考文章“Power Query M函数帮助查询,快速了解调用测试https://blog.youkuaiyun.com/scut_yfli/article/details/104384673”,就知道如何快速查询每个函数具体的用法,参数的意义了。

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