使用Python进行数据分析——准备阶段之Power Query

最新推荐文章于 2025-04-22 16:50:09 发布
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分类专栏： python数据分析 文章标签： python 数据分析
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本文介绍了Power Query，一种用于Excel数据处理的工具，它简化了数据提取、清洗和加载过程。在Excel 2016中，Power Query成为内置模块，提供了丰富的数据源获取选项。通过案例演示，展示了如何使用Power Query合并不同Excel文件，记录操作步骤，并介绍了如何保存和刷新数据以保持最新状态。

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Power Query教程

一、认识Power Query

​ Power Query,它的中文名称叫做查询编辑器，是当前最新的Excel数据处理工具。

​ 它既不是公式也不是语言，而是一个工具插件，这个工具把我们常用的数据提取、清洗、加载等功能制作成傻瓜式的操作界面，让不懂计算机编程语言的人也能够完成一些数据处理的工作，让问题回归到简单与智能当中。
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​

1、使用Excel2016中的Power Query

​ Excel一直以来都是一个强大的数据分析工具，而且式越来越强大。再office2016中，默认讲Power Query功能作为内置的模块。再以前的office2010和office2013中，Power Query都是作为插件下载安装以后才能使用。
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​

2、新建查询命令

​ 获取数据时Power Query的

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然后，我们将这个模型作为 Python 函数添加到 Power Query 中，就可以在查询中使用这个模型了。在这个示例中，我们首先导入了 openai 库，然后定义了一个名为 generate_text 的函数，该函数接受一个提示（prompt），使用 GPT-3 模型生成一段文本。注意：在使用 Python 脚本时，你需要确保你的环境中已经安装了所需的库，或者你可以在脚本中通过 pip 安装。2. 在编辑器中，点击 "添加新列" 按钮，然后选择 "Python Script" 作为新的列类型。
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Python数据刷新是开发爱好者和开发人员开发的PowerBI刷新模块进行数据刷新的手段，Python进行数据刷新是通过刷新PowerBI Desktop 的模式进行数据刷新。Python 进行数据刷新存在一定的限制，它的目的是将数据发布到PowerBI Pro中，如果仅仅是本地数据刷新通过这种方式毫无疑问没有太大作用。通过执行PbixReresher PBIX 文件进行文件刷新和发布操作（发布操作可选），发布（刷新）之后PowerBI将自动退出当前界面，图为刷新与保存数据界面。
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背景 我们现行的BI技术栈主要是Python,MySQL,Excel&PowerBI,一般是ETL做好数据源和清洗之后,将其通过Power Query加载到Excel里面,这样可以用最简单的Excel切片器交互,也方便我们自动刷新和分发报表. 我们以现行的一个模型为例,这个模型名为转介绍数控一.xlsx.它使用了我们常规的技术链 Python做ETL,SQL写脚本,Excel装载展示 问题 使用Power Query做好的模型一般是写好的固定SQL脚本,不会轻易变动. 在这个模型中,一共有14
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### 如何在 Power BI 中使用 Power Query 进行数据处理和转换 #### 加载并编辑查询 当首次加载数据进入 Power BI 时，可以选择多种不同类型的文件或数据库连接器。一旦选择了合适的数据源，点击“Transform Data”按钮可以打开 Power Query 编辑器，在这里可执行各种清洗、整理以及增强原始输入的任务。 #### 清洗与准备数据 Power Query 提供了一系列直观易用的功能用于清理杂乱无章的数据集。例如去除空白行、调整列宽、拆分组合字段等基础操作均能轻松完成。对于更复杂的变换需求，则可以通过应用高级函数或是编写自定义 M 脚本来达成目标[^1]。 ```m let Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\path\to\yourfile.xlsx"), null, true), Sheet1_Sheet = Source{[Item="Sheet1",Kind="Sheet"]}[Data], PromotedHeadersTable = Table.PromoteHeaders(Sheet1_Sheet, [PromoteAllScalars=true]), ChangedType = Table.TransformColumnTypes(PromotedHeadersTable,{{"Date", type date}, {"Sales", Int64.Type}}) in ChangedType ``` 这段代码展示了如何读取来自本地磁盘上的 Excel 文件，并对其内部的工作表实施初步的预处理措施——提升标题行并将某些特定列指定为适当的数据类型。 #### 应用 Python 或 R 脚本 除了内置工具外，还可以利用外部编程语言进一步扩展能力边界。比如借助于 Python 的强大库生态系统来进行机器学习建模；或者运用 R 绘制统计图表辅助分析决策制定过程。此时只需简单切换至相应环境标签页即可无缝衔接二者之间的交互流程[^3]。 ```python import pandas as pd def transform_data(dataset): df = dataset.copy() # Example transformation logic here return df ``` 上述例子说明了怎样把当前工作区内的表格映射成 Pandas DataFrame 对象形式以便后续调用标准 API 接口开展计算任务。 #### 自动化定期更新机制 值得一提的是，针对那些频繁变动的信息资源而言，设置定时触发策略显得尤为重要。无论是依赖网络爬虫抓取公开网页内容还是对接企业内部 ERP/CRM 平台接口获取最新业务动态，都能依靠此特性确保报表始终反映最及时准确的状态变化趋势[^2]。
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