其实我们仔细看一下场景1和场景2,它们之间是个逆过程,场景1是从Python获取数据传递到Power BI,而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据,用python来处理。
在power query中使用如下代码,可以批量导入格式相同的文件,把文件放到文件夹即可
本文比较简单,只是某个客户在进行报表制作初期碰到的一个小问题,略作描述,以示避坑。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
PowerQuery是微软官方推出的数据处理ETL工具,在Excel2010和Excel2013版本上以插件的形式提供,在Excel2016上已经深度集成到Excel的原生功能中,具体位置在【数据】选项卡内。Excel2016甚至可以使用VBA调用PowerQuery功能模块,数据处理自动化水平得到很多地提升。
小勤:现在的银行卡都是一长串的数字,能否用Power Query做成每4位加一个空格显示的方式?现在在Excel里可以写公式,但公式比较长,而且增加数据的时候也麻烦。
作为一款自助式BI的轻量ETL工具,PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利,无需专业的能力,大部分仅需通过界面的操作即可完成,无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
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。
本节为《Chapter 1:Why Python for Excel?》的第一部分,简单地讲解了Excel的历史,Excel编程的最佳实践,以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
一般来说,网抓的数据,很多时候也需要进行json的解释,因为网络接口的变动致使网抓程序失效也是常有的事情。
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中,我们创建计算列的方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的:
tech/powerjob/server/persistence/QueryConvertUtils.java
在Excel催化剂的持续性功能和文章输出的过程中,相信不少读者会觉得功能又多又杂,没有很好的系统性。
在PowerQuery的数据处理中,有相当多的一些功能使用起来非常方便,对应于企业级的SSIS,反而缺少了这些的灵活性,真正要完全使用SSIS来实现,非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能,行列转置功能,标题行提升功能等。
下午,我正爽歪歪地喝着咖啡,看着Power BI每秒钟刷新一次,静静等待某个分公司完成本月绩效任务,自动调用Python在钉钉群中发送喜报:
在文章中,很少讲PowerQuery,也就是PowerBI的查询编辑,因为在实际应用中,确实没有碰到特别复杂的情况,原因有三: 1.使用PowerBI应减少在导入数据环节的复杂数据转换处理,这会拖慢速度,而且影响非常明显,所以,应该使用已经整理好的数据作为PowerBI的数据源,在这种模式下,PowerBI使用PQ快速简单筛选下数据就可以进行建模工作,而建模将处理海量数据的运算。 1.使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,要求数据量应该是小的,例如:小于10W行。 1.即使是使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,也有几个不写代码的重要套路。
和前一篇提及的,数据在各业务系统里的导出接口十分单一,大部分是一些Excel导出的功能。
在笔者过往的文章里已经反复提到过,学习dotNET的性价比是比较高的,不止于可以做任何专业程序员做的领域,更是可以让我们这些业余的人员大有作为,例如可以开发OFFICE插件,可以使用PowerShell来做运维(会dotNET的很快上手,都是广义的dotNET体系),同时在微软的产品系里开放了各产品的对象模型,使我们可以轻松地和各大产品作交互如Windows的WMI模型,Sqlserver的SMO、AMO模型,当然还有我们熟悉的OFFICE对象模型等。
PowerQuery是一个微软创建的基于Excel的免费插件,可以在Excel2010(及更高版本)使用。在Excel 2016及PowerBIDestop中已经内置。
小勤:大海,在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊?
数据透视表是Excel历史上最伟大的发明,然其本质上是个很简单的原理,就是一个漏斗,即筛选器。按照不同的角度筛选输出分析结果。
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大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出,相比Qlik,Tableau等产品,有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限:
日常工作中有时会遇到批量导入文件的场景,比如:excel,csv,json,手工合并是一种比较简单的方法,就是效率太低,PowerQuery最适合做这种事了,PowerQuery默认就有导入文件夹的选择,可以轻松实现批量导入。(格式要一致)
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能,并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大,而现有的插件都有提供。
近期,学习了马老师的商业智能财务分析(PowerBI)课程后,不免手痒,教学中的案例数据不过瘾,于是在PowerBI学友的启发下,自己找现实数据玩了起来。那么今天的文章主要内容是怎样从PBI批量爬取在线的财务报表数据。直接进入正题。
大海:你看!PowerQuery都自动识别出来可能要分列的符号是#(00A0)了,你自己多手把它改成空格了吧?
在PowerBI中,如果我们针对某些数据清洗操作进行修改的话,只需要打开高级编辑器查看M语言,对特定的语句进行修改删除就可以了。
有同学想用powerbi爬这个网址 https://flk.npc.gov.cn/fl.html 但是发现它跟其他网址不太一样,因为翻页的时候地址栏还是一样的地址。 遇到这种情况该怎么办呢? 今天教你一招来搞定,此方法适用于很多网站,并且也是一项网爬的基本技能。 一、获取真正的url链接 1、打开网页,右键空白处-检查,选择网络: 📷 2、点击翻页,下方会出现一个新的链接: 📷 3、点击链接,右方默认会出现如图所示的栏目,选择标头,复制下方的请求URL,记住方法为GET: 📷 4、分析URL https:/
这篇文章,教会大家使用菜单类工具搞定数据地图,包括数据的获取、经纬度解析、数据地图生成等三大技能。 利用Excel2016版的PowerQuery的数据爬取功能爬取网页表格; 利用XGeocoding_v2工具批评解析地址经纬度; 利用PowerBI、Tableau制作数据地图。 首先保证安装桌面版Excel2016,下载XGeocoding_v2地址解析工具,安装PowerBI、Tableau等工具,最后需要拥有一个百度地图的免费API(需自行申请)。 要爬取的网页是关于中国大学排行榜,网址:http:/
使用显式位置值将名为 newColumnName 的列追加到 table 中。 一个初始索引值 initialValue(可选值)。 一个可选值 increment,指定每个索引值的增量。
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。
python的确是一门非常优秀的编程语言,特别是在数据领域,网络爬虫、数据处理、分析等方面都是非常强劲。
小勤:我也不知道。那现在怎么办?总不能要在Excel里改成咱们的日常格式才能导进去吧?
= Table.Pivot(重排序的列, List.Distinct(重排序的列[类别]), "类别", "姓名",each Text.Combine(_,","))
VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数,但是,随着企业数据量的不断增加,分析需求越来越复杂,越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重。
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
前两天,全国疫情得到基本控制,而美国确诊病例破100万之时,全国人民在家中躺着沙发吃着瓜看着这位全真道士为美国“捐”了100万亿美元,而且是三界通用的天地中央银行发行的,假不了。
许多业务专业强的人,通常开口就说工具不是最重要,业务思维才是最重要,才能产生最大的价值。
大海:嗯。的确是,PowerQuery最大的优势就是只需要干一次,以后有新数据就刷新一下就搞定,尤其适合这些需要频繁重复操作的工作。
前些天,大神高飞对本人小黄书做了一次送书活动,得到大家的热烈支持,小黄书自上市以来,保持Excel Power系列新书榜第1,非常感谢大家的认可:
同第一个阶段一样,特别附加一个小章节的目的是想把没有完善的且重要的知识补全。本节有三个知识点,日历表排序,在PowerQuery中创建日历表,定制日历表的使用。
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。
几乎所有的教程都会告诉你,使用 Power BI 获取数据最简单的方式是从本地excel表中获取,紧接着教你如何从本地文件夹中获取多个文件。
多工作薄合并的场景一直都在,市场上也有很多通用型插件有此功能,现在的powerbi中powerquery插件也对这方面的数据合并有很多简便的方式操作。
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