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。
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。
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:
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。
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:
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。
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
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。
前些日子,有一位读者留言一个问题,我写了个公式过去,来回几次都没有解决,最后发现她竟然把DAX公式写在了编辑查询器里,我是五十步笑百步,因为本人也犯过同样的错误!我想告诉她没关系,自学成材这件事注定要有试错的弯路,而这些弯路都会让你更深刻地认识一个知识点。
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。
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。
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。
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:
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。
最近,碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似度”进行匹配的问题。也有大神给出一些VBA的解法——其实这个问题的关键不在于用Power Query还是用VBA,一般来说,VBA里面能写的算法,Power Query里面也都能实现,而且通常实现起来相对简单,并不需要特别专业的人员都能掌握。
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。
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。
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:
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。
记得是一个加班的夜晚,公司财务部里依然灯火通明,几个小伙伴们在为赶一版预算忙碌着。一位同事的长叹道出了财务工作的精髓,“我们不生产数字,我们是数字的搬运工”。
源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content],
这个问题相信很多小伙伴都遇到过,或者被其他人问过,白茶总结了一下用户比较在意的几个点:安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
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?
首先,由于日期表和时间表不能叠加在一起(原因在前文说过了),所以肯定是两张表单独和事实表进行关联,而事实表中日期和时间是在同一列。
所谓增量刷新,是指增量刷新数据。一般情况下,在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮,会将数据源的数据全部刷新一遍,如果数据源数据很多,而每次变化的很少,例如只有最近一日发生变化,那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下,PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
很多小伙伴在后来问罗叔有没有对可视化大赛的技巧分享,罗叔在本月已经通过直播的方式和大家分享了一些技巧。如果你错过了,那么不要错过本文哦。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
我们讲过,利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中,有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢、能耗大的问题,这种顾虑理论上是恰当的,所以今天再介绍一种能够直接一次性导入SQL的办法。
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;
小勤:大海,公司有个关于网点的客户数量统计问题,涉及到非重复计数的问题,这么常用的功能,Excel里居然不支持!
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
关于优化Power BI中的Power Query合并查询效率,之前写过三篇文章:
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。
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。
作者David Durant,2011/07/13 关于系列 本文属于Stairway系列:Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础,并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是,当性能问题出现时,索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章,应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速”。 ---- 前面的级别引入了聚簇和非聚簇索引,突出了以下各个方面: 表中每一行的索引总是有一个条目(我们注意到这个规则的一个例外将在后面的级别中进行讨论)。
= Table.Pivot(重排序的列, List.Distinct(重排序的列[类别]), "类别", "姓名",each Text.Combine(_,","))
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。
在前面的文章中,我们介绍了为什么Ranger会替代Sentry,Ranger的基础架构以及2.0引入的新功能安全区域(Security Zone)功能。本文主要是通过一些例子介绍基于标签的策略和基于资源的策略的区别。
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:/
小勤:前面你的很多个关于PowerQuery的内容里都涉及到逆透视,这到底是什么意思呢?这个概念一直觉得似懂非懂的,有没有简单点的语句总结一下?
小勤:好像是算知道的,一个一对一,一个一对多?最好是都能讲一下,感觉有点power query 基础操作的东西会用,但对概念还有点似懂非懂,这样导致东西一变就抓瞎了,现在只会照葫芦画瓢,葫芦稍微动一下就不行了。
小勤:在PowerQuery里,想统计一行中有多少个某个值,该怎么统计啊?比如说,我想计算一下某个商品一个月有多少天没有库存:
小勤:大海,公司有个数据本来应该2列的,他们分成好多个2列并排着录了,后面数据统计可麻烦了,怎么转成规范的数据啊?
比如,我们从本地获取xls格式的文档,建模、可视化、刷新一切ok,发布到云端,使用gateway配置和刷新也都没问题:
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。
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