Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视

Power BI(三)Power Query知识点

本篇博客主要讲解Power Query以下知识点:

  • 删除重复项
  • 数据格式的转换
  • 数据的拆分合并提取
  • 删除错误
  • 转置与反转
  • 透视和逆透视(二维表与一维表的转换)

 

数据格式的转换

如下图,我们有一组数据,但是发现其格式很不符合我们建模数据的需求,需要进行处理(比如姓名列有回车、空格多余字符、英语名字中间间隔两个空格、Last name首字母大写、出生年份多了一个"年"字)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第1张图片

首先第一步还是把数据加载进Power Query查询编辑器

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第2张图片

选择以下几列进行,格式(清除)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第3张图片

但是发现英语名字中间两个空格还没搞定

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第4张图片

我们使用拆分-合并方式解决

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第5张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第6张图片

选着以下几列进行修整

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第7张图片

选中两列点击合并列

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第8张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第9张图片

对于Last name首字母大写问题(选中First name和Last name两列首字母大写)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第10张图片

效果如下所示

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第11张图片

出生年份多了一个"年"字

首先把其类型变为文本

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第12张图片

选择替换值

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第13张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第14张图片

数据处理完毕

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第15张图片

查询编辑器关闭上载

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第16张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第17张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第18张图片

 

数据的拆分合并提取

我们有这一组数据,想新增几组数据

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第19张图片

首先我们还是把数据加载进Power Query查询编辑器,发现身份证类型不对,修改为文本

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第20张图片

首先重复一下姓名这一列

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第21张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第22张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第23张图片

修改列名为姓、名

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第24张图片

性别如何提取呢?(身份证倒数第二位,奇数为男,偶数为女)

 

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第25张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第26张图片

换类型为整数

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第27张图片

之后类型换为文本之后使用替换功能(true男,false女)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第28张图片

添加一列尊称(使用替换  男--先生,女--小姐)

出生年份同理使用提取功能(添加后缀“年”)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第29张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第30张图片

效果如下

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第31张图片

首要兴趣(兴趣爱好第一个)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第32张图片

删除多余的列

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第33张图片

修改一下列名,完成,之后关闭上载

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第34张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第35张图片

 

删除重复项

我们有下面这一个表格

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第36张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第37张图片

首先还是加载数据进查询编辑器,把表格复制三份并命名

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第38张图片

先排序

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第39张图片

要把这两个状态剔除,我们现在看到的其实并非数据真实的排序样子,我们做一步不伤害数据的操作,让我们的排序操作不可逆转,实现所见即所得

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第40张图片

排序图标消失,所见即所得

删除重复项默认保留排在第一次出现的数据

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第41张图片

客户第一次购买同理,唯一不同的就是多订单分析(保留重复项)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第42张图片

 

删除错误

像如下的excel不利于我们平时分析(工作日和周末那一列要剔除)

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第43张图片

加载进查询编辑器

加载进来数据是没有问题的,我们要制作错误,修改第一列类型

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第44张图片

修改为整数

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第45张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第46张图片

数据处理完毕

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第47张图片

 

转置与反转

我们看一个例子,左边的excel内容实现逆序

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第48张图片

还是同理把数据加载进查询编辑器

首先拆分

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第49张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第50张图片

转置

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第51张图片

反转

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第52张图片

再转置

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第53张图片

之后合并

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第54张图片

完成,之后加载回excel

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第55张图片

 

透视和逆透视(逆透视二维表转换为一维表)

使用逆透视

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第56张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第57张图片

之后再用透视转换为二维表

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第58张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第59张图片

又变回来了

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第60张图片

透视列聚合函数(不要聚合)例子

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第61张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第62张图片

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第63张图片

之后条件样式

Power BI(三)Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视_第64张图片

你可能感兴趣的:(Power,BI,Power,BI)