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数据查询 power query

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简介:
Power Query是一款强大的数据分析工具,能够帮助用户轻松连接、获取和预处理多个不同来源的数据,实现高效的数据管理和分析。 Power Query确实非常好用。

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客服
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  • power query
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    Power Query是一款强大的数据分析工具,能够帮助用户轻松连接、获取和预处理多个不同来源的数据,实现高效的数据管理和分析。 Power Query确实非常好用。
  • Power Query x64
    优质
    Power Query x64是微软Excel和Power BI的数据连接与数据转换工具,支持64位系统高效处理大规模数据集,简化复杂的数据集成任务。 PowerQuery x64 安装在 Excel 里。
  • Power Query 模块
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    Power Query模块是Microsoft Excel和Power BI中的一个强大工具,用于从各种来源(如Excel表格、数据库或网页)获取并整合数据,支持数据清洗与转换功能。 Power Query是数据整理的必备工具,在Office 2013中可以安装并用于BI分析。
  • Power Query 32-bit
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    Power Query 32-bit是微软Excel和Power BI中的一个数据连接工具,适用于需要处理大量数据集的用户。它允许从各种来源导入、转换及分享数据。尽管主要面向64位系统,此版本为那些使用32位操作系统的用户提供兼容性支持。 PowerQuery Excel插件(32位)适用于Microsoft Excel 2013及以下版本。
  • Power Query 64位
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    Power Query 64位是一款由微软开发的数据处理工具插件,适用于Windows 64位系统。它支持从各种数据源获取、转换和组合数据,并能够轻松地将查询结果加载到Excel或Power BI中进行分析。 PowerQuery 64位是Excel的一个高级插件,可以实现多个表格的合并等功能。
  • Power Query in Power BI and Excel
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    《Power Query在Power BI和Excel中的应用》简介:介绍如何使用Power Query进行高效数据处理与整合,适用于提高数据分析效率的BI及Excel用户。 这本书是为那些经常使用Excel制作报表和仪表板的人准备的。更具体地说,它是针对那些在用Excel构建报告和仪表盘过程中感到厌烦的人——他们厌倦了复制粘贴数据到工作表中、每月重复点击相同的按钮序列来清理并整理这些数据,并且对处理复杂公式带来的问题以及由于反复执行相同步骤而不可避免出现的错误感到疲惫。好消息是,Power Query出现了,它可以让你摆脱那些单调乏味的任务,从而有更多的时间专注于真正重要的事情:分析你的数据和从中获取见解。更棒的是,Power Query易于使用并且非常有趣(前提是你会觉得玩弄数据可以很有趣——如果你这样认为也不必感到羞愧),因此它会提高你的效率、生产力,并且希望也能让你感觉不那么无聊了。
  • 使用dpkg-query命令dpkg库中的软件包
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    本教程详细介绍如何使用dpkg-query命令来检索和显示Debian系统中已安装软件包的相关信息,帮助用户高效管理软件包。 `dpkg-query` 是 Debian Linux 中用于查询软件包的工具,可以从 dpkg 软件包数据库中获取并显示有关软件包的信息。 在进行查询时,可以使用通配符来匹配软件包名称,例如,“gcc*”将查找所有以“gcc”开头的软件包。 语法格式如下: ``` dpkg-query [参数] [软件包] ``` 常用参数包括: - `-l`:列出符合模式的所有软件包 - `-s`:查询特定软件包的状态信息 - `-L`:显示特定安装包中包含的文件列表 - `-S`:从已安装的软件包中查找指定文件属于哪个软件包 - `-w`:显示有关某个具体软件包的信息 - `-c`:输出控制文件的位置,如 `control` - `-p`:展示关于该软件包的具体细节 示例: 要查询文件 linuxcool_1 属于哪一个安装包,请执行如下命令: ``` dpkg-query -S linuxcool_1 ```
  • Power Query M函入门教程.pdf
    优质
    《Power Query M函数入门教程》是一份全面介绍如何使用M语言在Power Query中进行数据处理和转换的学习资料。适合初学者快速掌握其基本语法与应用技巧。 Power Query M函数教程【初级篇】.pdf是一份详细介绍如何使用Power Query中的M语言进行数据处理的入门级资料。文档内容涵盖了从基础语法到实际应用的各种示例,非常适合想要学习或提高自己在Excel中利用Power Query功能的数据分析师和技术人员阅读和参考。
  • 高级篇:Power Query M函教程.pdf
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    《高级篇:Power Query M函数教程》是一本深入讲解Power BI和Excel中Power Query M语言的书籍,适合希望掌握数据转换与处理高级技能的专业人士阅读。 在Power Query M函数教程的高级篇里,我们深入讨论了几个关键的数据清洗与转换功能。以下是这些知识点的具体描述: 1. **取列**: - `Table.Column`:用于从表格中提取指定列的列表,如`Table.Column(表,字段名)`。 - `Table.SelectColumns`:选取表格中的一个或多个列。例如单个列选取使用`Table.SelectColumns(源,姓名)`;多个列则用到`Table.SelectColumns(源,{姓名,语文})`。此外还可以设置第三个参数来处理错误,如在尝试选择可能不存在的字段时忽略错误。 2. **展开List**: - `Table.ExpandListColumn`:用于将表格中某个列为列表的项逐一扩展成独立的新行,例如使用`Table.ExpandListColumn(表, 姓名)`。每个列表元素都会形成单独的一行,并且其他列的数据在这些新行中保持不变。 3. **展开Record**: - `Table.ExpandRecordColumn`:用于从表格的记录类型列中提取字段并展开它们,例如使用`Table.ExpandRecordColumn(表,记录,{姓名1,姓名2,姓名3},{新1,新2,新3})`可以将这些字段分别重命名为新的名称。 4. **展开Table**: - `Table.ExpandTableColumn`:与上述类似但用于表格中的表类型列,例如使用`Table.ExpandTableColumn(表1,表,{姓名,语文,数学},{名字,国语,科学})`可以将内部的表扩展成新的列,并且允许重命名这些新生成的列。 5. **判断列名**: - `Table.HasColumns`:用来检查表格是否含有特定名称的字段。例如,使用`Table.HasColumns(源,姓名)`返回TRUE表示存在该名为“姓名”的字段;而使用`Table.HasColumns(源,{姓名,性别})`则会验证多个指定列是否存在。 6. **操作列名**: - `Table.PrefixColumns`:为所有当前的列名称添加前缀,例如用`Table.PrefixColumns(源,孙兴华)`将每个字段名前面加上“孙兴华”。 7. **转换列名**: - `Table.TransformColumnNames`:可以用来修改表格中各字段的名字。比如使用`Table.TransformColumnNames(源,each Text.BetweenDelimiters(_,[,]))`会去除所有名称中的括号,仅保留其中的内容;而用到如`Table.TransformColumnNames(源,each Text.Upper(_))`则将所有的列名转换为全大写形式。 这些函数是使用Power Query M语言进行数据处理的基础工具。掌握它们能够帮助你更有效地清洗、转换和准备数据。通过灵活组合应用,可以构建出满足各种数据分析需求的复杂查询逻辑,并且提高工作的效率与准确性。
  • Power QueryPower BI Desktop M函的环境及each _用法
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    本课程深入探讨Microsoft Power Query和Power BI Desktop中的M语言及其each关键字的应用技巧,助力数据处理与报表开发。 本段落介绍了一些关于Power Query和Power BI M语言函数的基础知识,主要讲解了M中的环境以及each表达式的使用,并探讨了嵌套多个each表达式的方法。