Power Query中最核心的就是M公式。而M公式中最核心的就是List，Record和Table这三大数据结构（三大容器）。其中会涉及到： 1、三大数据结构是什么？...在Power Query中，除了最基础的界面操作以外，在初阶、中阶和高阶的M公式中，三大容器始终是每一个学习Power Query和对应的M函数逃不过的一段学习历程。...第一讲：Power Query的三大数据结构（三大容器） 分别讲了三大数据结构是什么，如何构建，常见的结构以及注意事项。...第三讲：Power Query的三大数据结构（三大容器）之间的相互转换 分别讲了三大容器是如何两两之间相互转换的。...第四讲：Power Query的三大数据结构（三大容器）的合并和扩展 分别讲了三大容器是如何是如何合并与扩展的。
最近，一位朋友在使用Power Query分组对不同地区的数据进行操作（如提取其中货主地区为华中的相关数据），一直运行得好好的，现在却突然出现了错误： 经过检查发现，分组的步骤并没有出错： 那问题出在哪里呢...欢迎加入知识星球【Excel到PowerBI】 看实战视频、做实用练习、提实际问题，用起来！ 对的，的确就是因为没有华中地区的数据，所以，后面的取数就错了。...实际上，这个问题并不在于分组，而是这种叫做“深化”的取数方式： 不了解的朋友可以参考我关于Power Query的数据结构的讲解《重要！很重要！非常重要！...理解PQ里的数据结构（四、根据内容定位及筛选行）》。 我其实一般都不推荐这种读取数据的方式的，因为，一旦对应的数据不存在，它就会报错！而我们往往想要的是一个“空的结果”，而不是错误！...学习Power系列知识时， 人人都会遇到很多问题， 知识星球提问， 回答可跟踪可复习， 少走弯路，学习效率更高。
今天介绍商务智能分析的一大利器——Power BIDesktop 众所周知,Power BI主要解决信息孤岛问题，实现所见即所得效果,有以下特征： 查看所有信息 数据更生动（交互式） 数据转换为决策...掌握最新信息 共享信息 其中M函数是Power Query专用的函数语法，使用M函数可以帮助我们自由灵活地完成数据导入、整合、加工处理等任务工作。...M函数在使用方法上与Excel的基本函数功能完全不同，M函数更像是一门专用于数据处理的编程语言，学习M函数首先我们要了解它的基本表达式、数据类型以及数据结构。...通过一个小案例让你感受PowerBI的优势..../"&team)){0}[Data] in 源 5.调用自定义函数,输入不同球队英文名,就可以输出数据 轻松实现了爬取网页数据,想加薪，不加班？
说实话，步骤真是特么多(TMD)，不计算开始的数据导入Power Query和最后结果返回Excel，步骤仍然有11个之多，能静下心来看完的朋友，真是给了我莫大的鼓励…… 所以，难怪我的好友都看不下去了...然后，再回到这个问题，如果是Power Query解，又不想用那么多步骤，怎么办——那就用函数写个公式呗： try Table.SelectRows( 对照表, (...仍然是那句：对Power Query的常用函数和数据结构理解了，就不难，因为这些公式都没有太多烧脑的技巧在里面。 那么，再和VBA写自定义函数的方法来比，你更喜欢哪一种？...---- 最近有朋友说，这个我通过Power BI发布的将Power Query函数和系列文章汇总的公开链接太有用了，那我以后就不怕占地方，还是继续放。...在线M函数快查及系列文章链接（建议复制到浏览器中打开后收藏使用）： https://app.powerbi.com/view?
Power Query在Power BI的三个模块中是投资回报率最高的一个，花最少的时间学习但收到最好的效果，因为它的操作非常容易上手，但直击数字工作的痛点，解决那些重复的、繁琐的、低附加值的工作。...2)VBA宏语言, 很多Excel的高级玩家喜欢探索宏语言来创建程序做数据处理，不可否认它的强大，但这只限于高级玩家，掌握这门技术的门槛实在有点高。...PowerBI中的Power Query虽然在使用方法上和Excel是一模一样的，但它的设计更倾向于用户在对数据的结构有了完全掌握的前提下进行工作，而Excel单元格式的编辑模式更方便用户对未知数据的探索...B.下面的两张图源于《M is Data Monkey》这本书, 他们很好地说明了Power Query可谓神器，是个低付出，高回报的工具。 ? C....Power Query的出现就好像一台智能机器，把我们从搬运工的苦力工作中解放了出来，让机器来取代人力。
从 PowerQuery 到 数据流 Power Query 是一套非常简单的工具，由于其设计机制，它可以将对数据的操作以及操作的流程完全映射为对应界面按钮的操作，Power Query 的优势和劣势很清楚...： Power Query 易于操作，可以由业务人员完成。...Power Query 的运行环境决定了它可以处理的工作，让我们一起来看看企业级的 Power Query会是怎样的呢。...这里点击【添加新实体】，可以看到： 这和 Power Query 可以获得的数据源真的完全一样，这样就可以将 Power Query 的目标结果导向云端。...再来识别客户评价所反映的客户的心情，也就是满意度的一种近似表示： 结果如下： 可以看出，上述使用AI功能的方式，都是通过 Power Query 提供的，可见 Power Query
第三步：定义计算指标 我们借助 Power BI 的度量值来构建计算指标的计算就可以达到通用性。...第四步：创建分析报告 我们可以使用原生的PowerBI创建报告，也可以使用 Zebra BI 更快速的创建报告 理清原子数据 本文先专注于理清原子数据，如下： ?...这可以在 Excel 中使用 Power Query 进行，如下： ? 再合并输出，得到： ? 这样就得到了统一的结构。...在 Power BI 中建模 在 Power BI 中将上述数据整合可以得到数据模型，如下： ? 接下来就可以创建各种计算的度量值了，下回分解。...总结 本文讲解了如何构建财务分析三大表的通用模板的数据准备和数据结构。 下回我们将讲解创建相应的度量值以及 Zebra BI 的实现。
PowerBI 10月更新主要内容 按微软PowerBI Team的讲法，本月更新中最大的亮点有两个： Power BI Service开始支持复合模型以及聚合。 数据准备中支持模糊合并。...直接加载一个交易数据表，大概5秒完成，由于是DQ模式，仅仅加载数据结构而不会真正加载数据，该数据源表大小约1200W行。...Apache Kylin 在 PowerBI 背后完成了真正的查询，因此，支持 Direct Query 查询模式的数据源的能力就至关重要，它决定了可以处理的实际数据量级大小。...在本文使用Direct Query时，留下一个引子，就是PowerBI如何和大数据世界打通，到底谁可以支持DQ模式来给PowerBI“喂食”，可惜啊可惜，答案居然不是：Microsoft SQL Server...，不进行详细对比，但PowerBI在混合模式下，一定要的是Direct Query和导入数据的结合。
Power BI自带的Web数据源功能，包含了简化的爬虫技术，直接在数据源中输入网址，就能获取上面的数据生成表格。...相关说明常见于各大pbi公众号和书籍，这里推荐几篇，不再赘述： 马世权老师公众号的《如何用PowerBI自定义函数批量爬取财务报表》 采总Power BI星球的《如何用PowerBI批量爬取网页数据》...武俊敏老师的《抓取多个城市历史数据》（详见《Power BI商业数据分析项目实战》第二篇） 二、付费数据库插件或接口 上述门户网站的财经板块偏向于专门向投资人员直接提供信息，还有一些网站不止于此...对比上述两种方式，tushare优点包括但不限于： 接口获得的是清洗过的DataFrame结构的数据，直接对应Power BI里的表格，从数据结构和完整度上无需进一步清洗，按需逆透视即可使用； 近乎免费的使用成本...如需直接在Power BI里生成表格，我们可以结合前文《Power BI X Python 关联分析（下）》说明在Power Query里进行操作。
其实，Power BI中的Power Query和Power Pivot最早是以Excel为载体的。...换句话说，Power BI中的Power Query和Power Pivot组件的功能和语法等方面都是一样的。...全书共11章： 第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能； 第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并进行处理，主要包含Power...Query编辑器 2.1 初识Power Query 2.2 编辑器管理界面介绍 2.3 创建查询的方法 2.4 数据源路径的修改与设置 2.5 数据上载与刷新 第3章 Power Query的基本操作实例...4.2.1 列表 4.2.2 记录 4.2.3 表 4.2.4 数据结构的组合和深化 4.2.5 数据结构的扩展 4.3 数据结构之间的相互转换 4.3.1 List和Record之间的转换 4.3.2
[1240] 如上图，白茶简单的描绘了一个轻量型的架构方案，此方案适用于单纯需要Power BI的中小型企业，可解决数据协作以及报表呈现的问题。...建立报表文件： 打开Power BI Desktop RS版本，连接到上面的数据源。 [1240] 选择“Transform Data”，进入到Power Query界面。...[1240] 点击应用，并在下一界面选择“创建计划的刷新计划”按钮即可。 [1240] 到这里，我们所有的配置均已完成，我们可以在Excel中新增一条数据测试一下看看。...[1240] 在计划刷新界面，选择刚才创建的计划，点击立即刷新即可。 [1240] 当状态显示为完成时，我们就可以回到报表查看数据了。 [1240] 可以看到，刚才新增的数据已经刷新进来了。...[1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。
小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。 以下内容全部来自 叶云 老师，感谢分享。...12) -24 -12 [-12,-6) -12 -6 [-6,0) -6 0 [0,6) 0 6 [6,12) 6 12 [12,24) 12 24 >=24 24 ∞ 为此我们按需准备了源数据，源数据结构如下...Power BI实现 1....所以更加推荐以下的写法，即先创建一张如下所示的分组表。...，那么我们仅需创建进行控制度量值即可。
Series 创建序列 访问序列 DataFrame 创建DataFrame 访问DataFrame 列处理 行处理 panel 创建Panel 从panel中选择数据 基本方法速查 Series...pandas处理以下数据结构： 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 说实话，第三种我也没接触过。...---- panel 面板可以使用以下构造函数创建： pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy) 参数释义： data：...---- 从3D ndarray创建： data = np.random.rand(2,4,5) p = pd.Panel(data) print(p) <class 'pandas.core.panel.Panel...(data) print(p) # 结果同上 ---- 创建一个空面板： p = pd.Panel() Dimensions: 0
数据结构 1. Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...创建Series的方法为 >>>s=Series(data, index=index) data可以是Python词典、ndarray和标量值。 2....DataFrame DataFrame是二维标记数据结构，列可以是不同的数据类型。...Panel Panel很少使用，然而是很重要的三维数据容器。Panel data源于经济学，也是pan(el)-da(ta)-s的来源。...PanelND PanelND是一个拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
Query及Pivot》中的一集，更多内容欢迎文末点击“阅读原文”了解。...通过观察最终数据页面的特点，我们发现，最终页面的数据是包含“{"data"”的： 所以，我们可以添加一个步骤，等待直到出现这个特征的页面： Step-04 数据所在页面出现后，获取数据 因为这个网页的数据是纯...json格式文本的内容，所以，我们可以用操作“获取网页的详细信息”来实现： Step-05 将上一步骤获取到的结果存放到文件中 为方便保存数据，我们可以先在某个固定位置先创建一个文件，如： 然后，...有了这个数据，后续的数据分析，就可以通过Excel或Power BI的Power Query等工具自动接入并处理了，在此不再赘述。...后续将在更加综合的案例中，讲解如何通过PAD控制Excel、PowerBI或其他软件，形成全过程完整的自动化工作内容，敬请关注。
Python3快速入门（十三）——Pandas数据结构 一、Pandas数据结构简介 Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。...Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。...1、Panel简介 Panel 是三维的数据结构，是DataFrame的容器，Panel的3个轴如下： items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...2、Panel对象构建 pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy) data：构建Panel的数据，采取各种形式，如：ndarray...items：axis=0 major_axis：axis=1 minor_axis：axis=2 dtype：每列的数据类型 copy：复制数据，默认 - false （1）创建空Panel import
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。...3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。 你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。...DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...常用的有：布尔索引，query，filter 相关方法 1，利用布尔索引 ? ? ? ? 2，利用query ? ? 3，利用filter ?...3，创建分组的各种方法 ? ? ? ? ? ? ? ?
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 2、为什么引入pandas? numpy能够帮助处理数值型数据，但是这还远远满足不了需求。...DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。 ...Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。 ...PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
52890); return emojiInfo; } 传入参数是 EmojiInfo类，表情类Lcom/tencent/mm/storage/emotion/EmojiInfo，可以简单看一下这个类的数据结构...; } 这里是query 函数用法query(table,columns, selection, selectionArgs, groupBy, having, orderBy, limit) 很清晰，...62615); return null; } call.setClassLoader(EmojiInfo.class.getClassLoader()); if (call.containsKey("data...")) { EmojiInfo emojiInfo2 = (EmojiInfo) call.getParcelable("data"); AppMethodBeat.m3379o(62615); return...与表情无关，省略 } 这个函数我们直接进入yVar.type =0的case0执行，看他的字符串也很容易看出来 这里可以简单看一下C31981h (com.tencent.mm.emoji.a.a.h)类的数据结构
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