week07day01(powerbi)

最新推荐文章于 2025-02-04 08:24:03 发布
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分类专栏： python数据分析（正式版） 文章标签： powerbi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46659095/article/details/136661632
本文详细阐述PowerBI中PowerQuery的数据获取、清洗技巧、数据类型管理及重复数据处理，包含实际操作步骤如删除null值和填充空缺。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一. Power BI简介

1. 构成部分

  • power query: 进行简单的数据清洗
  • power pivot : 进行指标计算
  • power view ： 进行报表视图

二. Power Query  (进行数据清洗)

1. 如何获取数据：

  • 点击获取数据  ——> 选择导入数据的类型——> 会出现 "加载" 和 "转换数据"

        加载： 直接把数据放到 power pivot 中进行计算

        转换数据： 先对数据执行清洗 , 清洗好以后 应用 数据到 power pivot

2. 获取数据的总行数：

  • 转换中 有 统计信息 下拉框，下面有 值计数(统计总行数) 还有 对非重复值进行计数（去重统计）

3. 左侧查询栏目

  •  作用：显示已经存在的数据表，如果需要加载更多的文件，点击主页中的新建源添加更多的信息

4.注意数据类型

加载好数据以后,每一列的数据类型都需要去一一对应,如果数据类型不符合要求,则修改数据类型

  • 主页------>转换 ------->数据类型

5.检测重复数据和错误

主页 ——> 保留行、或者删除行（根据自己需求保留或者删除）

  • 删除错误 : 删除带有错误的整行数据
  • 删除空缺 : 删除带有空缺的整行数据
  • 筛选空缺 : 字段中有个箭头,下拉箭头选中或去除

三. 一些实际的操作

删除null

主页 ---- 删除行-----选择删除间隔行

填充（null填充上面的区域）

转换-------填充---（向上、向下两个选项）

点击关闭并应用会进行保存在最右侧这边，如果想再次编辑，右键表，然后选择编辑查询

 

【PowerBI】第三节 (1)：处理“行“（行标题、空数据、空行）和追加查询
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1. 连接数据源 点击 转换数据 打开Query Editor 点击 新建源 打开population-1950-1999.csv 接着打开population-2000-2049.csv 发现有几行数据是N/A，之后的课程会解决 2. 删除 行 删除间隔行会形成一种循环的pattern 3. 将第一行用作标题 转换为原来的模式 4. 处理N/A数据 搜索时注意两点: 要手动进行筛选，否则其他名字中带有NA的国家可能会被误选 列表可能不完整，需要加载更多 5. 删除空行的三种方法 5.1
week07day02（powerbi）
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4. 透视列中存在高级选项，根据所需选择相应功能（一般对于文本数据，可以选择高级选项中的不要聚合）1. 选择一列，然后再转换中选择透视列，被选择的这一列就会变成。1. 逆透视列就是将 横着数据的变成 竖着的数据（恢复成行数据）3. 透视表是二维表，数值匹配不上会用 null值 替代。返回为表中的每一行计算的表达式的和 （返回的是度量值）2. 只能选择一列，不能同时选择多列。
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Power BI 对数据的获取、整理、清洗以及可视化、Power Query的基本操作、删除及增加列
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有一个数据集，包含四张工作簿，每个工作簿是一张表，其中可以销售表可以划分为事实表，产品表，日期表和门店表为维度表。工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图：数据集下载。
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一和龥（yù）是字符库中常用汉字的开始和结尾，它们之间是常用的20902个中文汉字，0和9之间是10个数字，A和z之间是52个英文字母，A和Z之间是26个大写英文字母，a和z之间是26个小写英文字母。数据源中经常会有一些列的内容是混合内容或者脏数据，夹杂着中文、数字、英文、符号等。PowerQuery可以快速实现提取或移除中文、数字、英文、大写英文、小写英文、甚至是指定字符。Text.Select([列],{"A".."Z"})6 提取指定字符，"王"和"李"7 移除指定字符，"*"和"?
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### 如何在 Power BI 中创建日期表 #### 使用 Power Query 创建日期表 为了构建一个高效且易于维护的日期表，可以利用 Power Query 或 M 语言来实现这一目的。通过这种方法能够确保所生成的数据模型既简洁又强大[^1]。 ```m let StartDate = #date(2023, 1, 1), EndDate = DateTime.Date(DateTime.LocalNow()), Source = List.Dates(StartDate, Duration.Days(Duration.From(EndDate - StartDate)) + 1, #duration(1, 0, 0, 0)), TableFromList = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error), ChangedType = Table.TransformColumnTypes(TableFromList,{{"Column1", type date}}), RenamedColumns = Table.RenameColumns(ChangedType,{{"Column1", "Date"}}), InsertYear = Table.AddColumn(RenamedColumns, "Year", each Date.Year([Date]), Int64.Type), InsertQuarterOfYear = Table.AddColumn(InsertYear, "Quarter of Year", each "Q" & Text.From(Date.QuarterOfYear([Date])), type text), InsertMonthNumber = Table.AddColumn(InsertQuarterOfYear, "Month Number", each Date.Month([Date]), Int64.Type), InsertDayOfWeek = Table.AddColumn(InsertMonthNumber, "Day Of Week", each Date.DayOfWeek([Date], Day.Monday), Int64.Type), InsertDayOfMonth = Table.AddColumn(InsertDayOfWeek, "Day Of Month", each Date.Day([Date]), Int64.Type), InsertWeekNumberOfYear = Table.AddColumn(InsertDayOfMonth, "Week Number Of Year", each Date.WeekOfYear([Date], Day.Monday), Int64.Type), InsertYearMonthNumber = Table.AddColumn(InsertWeekNumberOfYear,"Year Month Number",each Date.Year([Date]) * 12 + Date.Month([Date]),Int64.Type)[^3], RemovedOtherColumns = Table.SelectColumns(InsertYearMonthNumber,{"Date", "Year", "Quarter of Year", "Month Number", "Day Of Week", "Day Of Month","Week Number Of Year","Year Month Number"}) in RemovedOtherColumns ``` 这段代码定义了一个从指定起始日到当前日期范围内的所有天数列表，并将其转换成表格形式。接着依次添加了年份、季度名称、月份编号、星期几以及该月中的具体日子等列。最后还计算出了每年每月对应的唯一编码（即 `Year Month Number`），这有助于后续分析时更方便地处理时间维度上的聚合操作。 #### 将日期表加载至 Power BI 数据模型中 完成上述步骤之后，在 Power BI Desktop 的左侧导航栏里会看到新建好的查询项；此时只需点击右上角的“关闭并应用”，即可把这张精心设计过的日期表正式加入到项目当中去。 ---
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