大海:嗯。这个直接操作的方法是有点儿问题,主要是因为,操作分列的时候,PQ会直接生成固定的列名,原来最多只要3个内容,就只生成了3列,所以以后有更多的数据时,就没有地方放了。你看原来生成的代码:
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问:怎么同时对两列合并的文本进行逆透视?
对于列的拆分一般使用的比较多,也相对容易,通过菜单栏上的拆分列就能搞定,那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢?如图1所示,这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度,需要把对应的分级制度和说明给对应,那如何进行处理呢?目标效果如图2所示。
导语:在日常使用Power Query的过程中,可以多关注一下操作时自动生成的步骤公式,这其实就是最好的函数学习案例。
小勤:以前拆分列转明细的操作里,分隔符都是逗号或斜杠之类的,只有一种,一下就搞定了,但是,如果是有几种分隔符呢?比如有逗号,有横杠……
这是微信里一位朋友提的问题:将“亿”、“万”等不同单位(汉字)前的数字给提取出来:
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。数据包含对 5,960 名抵押贷款申请人的观察结果。一个名为的变量 Bad 表示申请人在获得贷款批准后是还清贷款还是拖欠贷款。
在Power Query里,拆分列的功能非常强大,除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外,还支持如从大写到小写或相反,从数据到非数字或相反等等特殊方式,相信很多朋友也都使用过:
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
Baker是蛋白质设计领域顶尖的科学家,最近老板让搜集一下他的全部文献,就使用爬虫技术全部收集了。
昨天,有朋友有个列表拆分的需求,然后获得方法中有一个步骤的公式用到List.Split这个函数,却在使用过程中就出错了。
在Excel中,拆分是一项常见的任务,而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字,或者将文本拆分成多行,那么使用Power Query是一个好的选择。
大海:这种情况就不能直接用分隔符分列实现了。但实现起来也不复杂。我们先按分隔符拆分列到行:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在大数据时代,数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据,数据清洗就成为刚需。 在数据分析中,数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具,能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式,为数据分析创造前提条件。 此外,Power Query还能使办公自动化更进一步,与常用办公软件Excel无缝衔接,使日常的重复工作实现自动化,得到高效并准确的处理结果,不仅可以为企业节省人力成本,还可以为个
我们知道,在Power Query里,有一项拆分列的选项是“按照从数字到非数字的转换”进行拆分,通过这个选项,可以很轻松地将数字和非数字间隔出现的情况拆开:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
最近一位学员问了一个问题:对每一行内容,只提取开头的数字,比如下图中第1行的“123”,第2行中的“345”……
但是,如果我想用Text.Split函数拆分的话,怎么能直接转换为数字呢?
问题如下图,像这种将混在一个单元格里的内容,怎么拆分出来变成明细表?
今天我们来学习一个简单的功能,就是一行转多行,本文将介绍如何通过Excel实现,下一篇将介绍Hive中的实现方法。
导语:一般来说,Excel里能实现的对数据的处理,在Power Query里都可以实现,有的Excel里方便一点儿,有的PQ里更快一些儿,但关键不在于多几个步骤还是少几个步骤,而是你是否需要重复地做。
大海:这是Power BI里增加的新功能。非常方便。另外还有“按照从小写到大写的转换”和“按照从大写到小写的转换”拆分列的功能。
在群里看到个例子,将一些堆在一列,而且顺序也不太对的数据给整理好,给出的步骤是好大一串代码:
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
这道题最简单的解法,相信大部分用过pandas的朋友都会,林胖也马上发出了自己的答案:
群友问:如下图,像这种将混在一个单元格里的内容,怎么拆分出来变成明细表?
如果在跨国公司或从事外贸行业,需要使用别的国家/地区地图在Power BI展示,推荐amcharts和mapsvg这两个地图资源。这两个资源也有我国的地图,但是不建议使用。后续会针对我国的省市区县着色地图进行专门讲解。
在Excel中,我们可以使用“分列”功能(即“文本到列”),很容易地将单元格中带有特定分隔符的文本拆分到不同的列中。但是,对于使用<Alt+Enter>组合键换行的文本,不能够使用这个功能。例如,下图1所示的单元格中的数据,想要将其拆分到不同的列中,“分列”功能对其无效。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
有时候,我们需要根据身份证号码来自动生成出生日期、性别和年龄,有多种方法来实现,下面介绍几种,供参考。
这步使用正则提取出每个日期字符串,[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串,两个时间之间的连接字符可能是到或至。
合并排序是一种分而治之的算法。它的工作方式是将列表连续分成两半,直到两半都被排序,然后执行操作合并将两个列表组合成一个排序的新列表。
在一些系统导出的数据里,或者一些表单采集到的多选项目的数据,很常见到的是将某一列的内容,多个项目合并成一行,如下图所示。
一般情况下,选数据分列,填入ABCD 用分隔符分列,但是后面混淆有apple,会把apple也拆分了。
在Excel中,如果我们想要在一个单元格中将内容显示在不同行,可以在需要断行处使用Alt+回车键。然而,有时候会反过来。工作表中有多个单元格中都存在在不同行显示内容,而我们需要删除这些换行符,将内容显示在一行。如何快速处理呢?
它是微软的一款可视化创建工具,可在网页上做图并导出,在Power BI公开市场里也有相应的视觉对象。效果如下图所示,这些丰富、可媲美Tableau可视化的图表,无疑是对Power BI可视化的极大加强和补充。
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”(拆分
在很多个视频或文章里,我都强调过,Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化(随源数据的增减动态一键刷新得结果)提供了很好的功能。
作为数据分析师,有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列,如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理,常规的方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大的情况这种方法不一定好,这时候就该Excel快捷键出马了。
大海:如果只要干一次,那很简单,直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”,将右括号替换为空,然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示:
从Oracle 10g开始,Oracle引入了ASH新特性,也就是活动Session历史信息记录(Active Session History,ASH)。如果说v$session_wait_history是一小步,那么ASH则是Oracle迈出根本变革的一大步。 本文节选自<循序渐进Oracle:数据库管理、优化与备份恢复> 一、ASH概述 ASH以v$session为基础,每秒钟采样一次,记录活动会话等待的事件。因为记录所有会话的活动是非常昂贵的,所以不活动的会话不会被采样,这一点从ASH的“A”上就可以
【1、PQ-常见错误】 直接展开表数据丢失列问题:要合并的数据有不同的列时,直接展开可能会出现数据丢失。 📷 【2、PQ-M】 标记新老客户 📷 【3、PQ-M】 产品工序分组加索引:给每个产品下的每个工序按顺序添加编号。 📷 【4、PQ-M】 将产品和价格信息处理成规范明细数据(拆分到行并对应) 📷 【5、PQ-M】 将数据按右对齐分列 📷 【6、PQ-操作】 带空数据的筛选及需要注意的问题 📷 【7、PQ-操作】 筛选出最近七天的数据 📷 【8、PQ-从操作到M】 将英文月份转为数字 📷 【9、PQ-M
今天还是数据分析的学习,如果你觉得文章太长太没意思,欢迎拉到底部直接看大纲总结,一秒学会(学不会我也不负责,让你不看全文)。
小勤:大海,怎么把这个付款详情的数据给分离出来啊?我在网上搜了个神长公式,但看不懂啊!
日常工作中我们经常接触到一些文本类信息,需要从文本中解析出数据信息,然后再进行数据分析操作。
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