Power BI----数据处理
数据处理
- 加载数据
- PP和PQ
- 常见处理
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- 1. 追加、合并
- 2.标题行和数据格式
- 3.增
- 4.删
- 5.改
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- 1.转置和反转行
- 2.替换值和填充
- 4. 透视与逆透视
- PQ处理实际应用（excel不好实现）
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- 1.多表合并
- 2.模糊匹配
加载数据
上一篇文章中，已经介绍过BI了，它生成炫酷的可视化报告，其第一步数据获取上几乎可以从任何来源、任何结构、任何形式上获取数据。最基础的就是excel文件、csv文件，或者包含他们的的文件夹，如下图：
当然，这种数据加载会使得实时性没那么高，毕竟要人为的处理excel、csv文件等，高效的还是直接获取数据库的数据，如下图：
但是连接数据库就会遇到如下的问题，需要下载插件才能连接相应的数据库，可以直接了解详情进行相关插件的下载，下载之后配置后就可以使用。
我这个人有懒得搞插件，所以我选择另外一种数据加载的方式----python脚本。它的方便在于，一是不需要下载插件就可以访问数据库，另外python可以提前对源数据进行处理，当然后面也会讲BI的处理，但个人还是习惯Python的处理，这里读者自行决定哈，当然大数据还是相应的脚本处理的快些。
关于数据的加载，就讲这么些，读者根据自己的需求选择对应的加载方式即可，应该都没啥问题。
PP和PQ
PQ即Power Query，官网介绍如下：
Power Query是微软的数据连接和数据准备技术，使业务用户能够无缝访问存储在数百个数据源中的数据，并通过易于使用、引人入胜且无代码的用户体验来对其进行调整以适应他们的需求。
说的简单些，PQ就是清晰数据的神器，适合各种数据转换、处理，可以极大的提升工作效果，而且和脚本一样，只要逻辑一样，写一次清洗流程，后续的数据都按这个流程来。当然这里的PQ和EXCEL中的PQ完全一致。
PP即Power Pivot，官网介绍如下：
PowerPivot是一种数据建模技术，用于创建数据模型，建立关系，以及创建计算。 可使用 PowerPivot 处理大型数据集，构建广泛的关系，以及创建复杂（或简单）的计算，这些操作全部在高性能环境中和所你熟悉的 Excel 内执行
说的简单些，PP相当于excel中的透视图，但功能更加的强大些。当然这里的PP和EXCEL中的PP几乎一致。
常见处理
由上述介绍得知，这里讲解的数据处理都是基于PQ进行的。PQ的主界面如下图：
1. 追加、合并
合并使用的场景是：当需要映射另一个表中的信息时，就可以使用合并功能，类似excel中的vlookup、xlookup等功能。合并的主要选项如下：
操作说明：
1.选择需要合并的两个表
2.点选两个表的映射的依据列，可选多个列
3.选择连接种类：连接方式有左联（保留左表所有数据，右表映射到的数据），右联（保留右表所有数据，左表映射到的数据），内联（两表相同的数据），外联（保留所有数据），还有两个不常用的左反和右反。
4.*它还可以进行模糊匹配，但用的不多
追加使用的场景是：当需要把多个表纵向合并时，就可以使用追加功能，追加的主要选项如下：
操作说明：
1.选择需要追加的多个表
2.直接确定就可以
3.有个需要注意的地方就是列名要一样
2.标题行和数据格式
标题行
主要有两种，一种是把原本的标题变成数据的第一行；另一种时把数据的第一行用作标题；具体根据自己的数据应用。
数据格式
PQ中的数据格式和excel中的一样，只是没有了excel中的自定义格式。修改格式有两种方法：一种是选择相应的列，在数据类型中选择相应的数据类型；第二种时直接在列名旁边的小字处修改。
3.增
增多指增加列数据，在PQ的添加列选项卡中。大约来说有6种，分别是自定义列、条件列、索引列、合并列和重复列、快捷列，相关说明如下：
- 自定义列：通过PQ中的函数构造的列，和调用自定义函数列差不多，主要是应用函数。常用于其他简单添加无法实现时使用
- 条件列：基于某一个列，给一个基本的条件（大于、包含等）构造的列
- 索引列：生成一个由行数字组成的列，可以指定数字从0开始还是从1开始
- 重复列：构建一个列的复制结果
- 合并列：多个列合并构建的列，可以指定分隔符
- 快捷列：是PQ内部已经构建好的逻辑，如提取构建列、舍入、正余弦等
4.删
删除操作可以是行也可以是列，在主页面选项卡中的管理列和减少行实现，选中相应的列或者行，子啊上面选项卡选择删除的类型（前几行、后几行、间隔行、空行等）即可。
5.改
修改操作是在PQ的转换选项卡中实现。这里面有很多非常有用的操作，具体如下：
1.转置和反转行
转置就是行列变换----行变成列，列变成行，这里的转置和excel中的转置没得区别。非的说区别的话，就是转置完后需要注意是否需要提升第一行作标题。
反转行，顾名思义，就是把行前后调换顺序，其他不变。
2.替换值和填充
替换有两个应用，其一是替换相应的字符成另一个字符，其二则为替换错误值。一类似于excel中的replace和substitute等函数，二则是类似于iferror函数，虽然其实PQ中也存在iferror函数。
填充，常用于合并单元格的补齐，当数据透视之后，就会有空值（null）存在，这时候使用向下或者向上填充，这些空值就会被上面、下面最近的值填充。
4. 透视与逆透视
讲解之前，先看看什么是一维表，什么是二维表：
二维表：
一维表：
通过上面两个表，总结来说，维度指的是数值的列数。我们在处理的过程中有时候一维数据方便，有时候二维数据方便，所以，维度变换很有必要。
经过上述的介绍，你就应该会明白，数据透视就是增加维度的，把原本一列的数据变成多列，透视功能和excel表中的透视表差不多，可以选择透视的列和聚合的方式，直接使用excel的效果展示。上面一维表透视如下：
同样的道理，逆透视就是把多维的数据变成一维，即只要一列值，如下图，逆透视可以有三种，根据需要处理即可。
结果：
PQ处理实际应用（excel不好实现）
1.多表合并
我们在excel中合并表时，通过复制粘贴实现，但当表很多时，效率明显不行，所以PQ的使用就很方便，这里使用的是PQ的追加操作。具体如下：
- 加载多个数据或者加载文件夹，勾选合并并转换数据
- 只保留Content列，删除其他列数据
- 自定义添加一列，输入=Excel.Workbook([Content],true)即可完成
上述操作，在最新的版本中，不需要手动操作，会直接生成结果，不过你也可以通过右边的步骤进行自定义修改。
2.模糊匹配
在Excel中，映射vlookup、xlookup等都有模糊匹配的选项，但是很多时候并无法实现我们的需求，而PQ中的模糊映射可以，具体操作如下：
