Pipe In R: Tilslutningsfunktioner med Dplyr
I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.
Power Query er et kraftfuldt værktøj til datatransformation. Efter at have forstået de bånd og ruder, der findes i , er næste trin at blive bekendt med dens forskellige funktioner.
I dette selvstudium gennemgår vi et hurtigt overblik over de forskellige Power Query Editor-værktøjer, der hjælper dig med at organisere dine data.
Indholdsfortegnelse
Power Query Tool #1: Avanceret editor
Under fanen Hjem kan du se indstillingen Advanced Editor .
Når der klikkes, åbnes vinduet.
I øverste venstre hjørne af dette vindue, modsat forespørgselsnavnet, finder du rullemenuen Visningsindstillinger og spørgsmålstegnet .
Når du klikker på spørgsmålstegnet, åbner det en standardbrowser, der fører dig direkte til Power Query M-funktionsreferencen .
Dette er især praktisk, hvis du vil søge efter tilgængelige funktioner eller udforske, hvordan de fungerer. Den avancerede editor lader dig også vælge visningsindstillingen for M-koden. Når du klikker på Display Options , kan du vælge mellem fire skærme.
Hvis du for eksempel vælger at vise linjenumre, vil M-koden, der genereres af den avancerede editor, blive skrevet på en enkelt linje.
Denne visningsindstilling kræver dog, at du scroller ofte, medmindre du aktiverer ordombrydningsindstillingen . Når du aktiverer dette, bliver M-koden automatisk indrykket og opdelt i .
Du kan ikke justere skriftstørrelsen i vinduet Advanced Editor. Du kan dog zoome ind og ud ved at trykke på Ctrl+Shift sammen med enten plustegnet for at zoome ind eller minustegnet for at zoome ud . Tryk på Ctrl+0 for at gendanne standard zoomprocenten. Disse zoomindstillinger fungerer også i forespørgselseditoren.
Power Query Tool #2: Dataprofil
Gå til fanen Vis , og fokuser på afsnittet Dataeksempel .
Som standard udføres kolonneprofilering kun på de øverste tusind rækker. I dette eksempel, selvom profilindstillingerne er deaktiveret, kan du allerede se et uddrag af kolonnekvaliteten ved hjælp af den grønne linje direkte under kolonneoverskriften.
Nederst til højre i forhåndsvisningen er der en ellipse. Hvis du klikker på den, får du adgang til en menu med muligheder, der giver dig mulighed for straks at begynde at arbejde på dine data.
Hvis du aktiverer indstillingen Kolonnekvalitet, vises en ny række under kolonneoverskrifterne. Denne række viser de samme oplysninger, som når du svæver over den grønne linje.
Hvis du aktiverer indstillingen Kolonnefordeling , vises en anden række.
Dette viser antallet af distinkte og unikke værdier pr. kolonne. Det kan også hjælpe med at bestemme konsistensen af dataene.
Med et hurtigt blik kan du se, om dataene er jævnt fordelt. Dette gør det nemmere at identificere problemer i dine data, som du skal sortere, før du fortsætter med dit arbejde.
Dernæst, hvis du aktiverer indstillingen Kolonneprofil , vil du se kolonnestatistikken og værdifordelingen af dine data, der findes nederst.
Bortset fra de tal, du allerede har set indtil videre, giver denne mulighed en mere detaljeret forklaring afhængigt af din datatype.
Desuden, hvis du klikker på ellipsen i øverste højre hjørne af værdifordelingssektionen, kan du ændre .
Igen ændres valgmulighederne i ellipsemenuen afhængigt af . Hvis du vælger en tekstkolonne, får du et andet sæt grupper efter muligheder.
Power Query Tool #3: Forespørgselsafhængighedsvisning
Klik på knappen Forespørgselsafhængighed under fanen Vis.
Derefter vises et nyt vindue, der viser datastrømmen fra den ene forespørgsel til den næste.
Hvis du klikker på en forespørgsel, bliver alle dens tilknyttede forespørgsler fremhævet.
Dette gør det nemmere at følge fejl i din rapport. Du kan også se indlæsningsdestinationen for dine forespørgsler.
Afhængigt af dine personlige præferencer kan du skifte mellem visninger ved at klikke på rullemenuen nederst.
Hvis du vil slette en , får du en notifikation med alle nedstrømsforespørgsler fra den, du vil slette.
Power Query vil aldrig tillade dig at slette en forespørgsel med afhængigheder.
Men hvis du har brug for at slette en forespørgsel med afhængigheder, har du to muligheder. Først kan du slette downstream-forespørgslerne . For det andet kan du ændre deres datakilde , så de ikke længere er afhængige af den forespørgsel, du vil slette.
Konklusion
Før du lærer om forespørgsler og M-koder, er det vigtigt først at være bekendt med funktionerne i forespørgselseditoren, og hvordan de fungerer.
Ved at forstå, hvordan forespørgselseditoren er organiseret sammen med dens funktioner, bliver det lettere for dig at navigere i programmet, mens du arbejder. Genvejene og mulighederne for hurtig adgang vil også hjælpe dig med at arbejde mere effektivt.
Melissa
I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.
RANKX fra LuckyTemplates giver dig mulighed for at returnere rangeringen af et specifikt tal i hver tabelrække, der udgør en del af en liste over tal.
Lær, hvordan du adskiller en PBIX-fil for at udtrække LuckyTemplates-temaer og -billeder fra baggrunden og bruge den til at oprette din rapport!
Excel Formler Snydeark: Mellemvejledning
LuckyTemplates kalendertabel: Hvad er det, og hvordan man bruger det
Lær, hvordan du installerer programmeringssproget Python i LuckyTemplates, og hvordan du bruger dets værktøjer til at skrive koder og vise billeder.
Lær, hvordan du beregner dynamiske fortjenstmargener ved siden af LuckyTemplates, og hvordan du kan få mere indsigt ved at grave dybere ned i resultaterne.
Lær, hvordan du sorterer felterne fra kolonner med udvidet datotabel korrekt. Dette er en god strategi at gøre for vanskelige felter.
I denne artikel gennemgår jeg, hvordan du kan finde dine topprodukter pr. region ved hjælp af DAX-beregninger i LuckyTemplates, herunder funktionerne TOPN og CALCUATE.
Lær, hvordan du bruger en uønsket dimension til flag med lav kardinalitet, som du ønsker at inkorporere i din datamodel på en effektiv måde.