Denne tutorial vil tale om datatyper og stik. Du vil lære, hvad datatyper er, og se, hvordan de er kompatible med hinanden. Du vil også lære om operatorer i Power Query M -sproget. Disse vil hjælpe dig med at forstå, hvordan dine forespørgsler genererer resultater og svar.
Indholdsfortegnelse
Datatyperne i Power Query
Den har et lille sæt indbyggede typer, der kan opdeles i to hovedgrupper: Primitive typer og strukturtyper .
De mest almindelige primitive typer, som du ser i datarapporter, er følgende:
Enhver er en type, der klassificerer alle værdier. Det betyder, at hver værdi er en undertype af enhver . Du vil også se komplekse typer som tid og dato i den tredje række af billedet.
På den anden side er disse de mest almindelige strukturtyper :
Det er også muligt at tilskrive en type.
Tilskrevne typer er ikke formater, der anvendes oven på en primitiv type, fordi der ikke er noget, der hedder formatering i Power Query. Formatering er noget, som kun du kan gøre i et program, der modtager data fra Power Query, såsom Excel eller LuckyTemplates.
Du skal være opmærksom på forskellen mellem datatyper og formater, fordi de ikke refererer til det samme. Et format styrer, hvordan et tal vises uden at påvirke den underliggende værdi, mens en datatype ændrer præcisionen af en værdi, så den stemmer overens med den type, der er blevet beskrevet.
M - motoren udfører ikke nogen typekontrol under drift. Så hvis en kolonne er en taltype, og du fortæller motoren, at det er en teksttype, vil den ikke give dig problemer. Men hvis du kalder den kolonne i en funktion, der kræver en taltype, vil tingene begynde at vælte. Det er fordi der ikke er nogen automatisk typekonvertering i M .
Kompatibilitet af Power Query-datatyper
Typekompatibilitet eksisterer også mellem datatyper. Der er forskel på en værdis type og dens kompatibilitet med en anden værditype.
Kompatibilitetstjek udføres på niveauet for nullbar primitiv type. En M er kompatibel med en anden M- type, hvis og kun hvis alle værdier, der er i overensstemmelse med den første type, også stemmer overens med den anden type. Hvis det ikke er tilfældet, vil der blive rejst en typefejl.
For bedre at illustrere det, er her en oversigt over Data Type Conversion Matrix .
Udtryk og operatører
De grønne og røde cirkler kan tale for sig selv. På den anden side betyder de blå cirkler, at konverteringen vil tilføje værdier til den oprindelige værdi, mens de orange cirkler betyder, at den afkorter den oprindelige værdi.
Det formelle Power Query M- sprog inkluderer et sæt operatorer, der kan bruges i et udtryk. Operatorer anvendes på operander for at danne udtryk. Betydningen af en operator kan variere afhængigt af operandværditypen.
Her er nogle eksempler på udtryk:
I det første udtryk er tallene 1 og 2 operander, og plus- eller additionstegnet er operatoren. Dette udtryk genererer en numerisk værdi på 3. Du kan dog se i det andet og tredje udtryk, at tilføjelse af en tekstværdi til en numerisk værdi eller tilføjelse af to tekstværdier ikke understøttes.
Dette er en af de tydelige forskelle mellem Excel, DAX og M . Excel og udfør automatisk typekonvertering, mens M -motoren ikke gør det. Hvis du bruger et og-tegn ( & ) i stedet for plustegnet, vil de to værdier blive kombineret.
Ampersand ( & ) er en operator, der vil resultere i en sammenkædning af to tekststrenge som det fjerde udtryk i billedet ovenfor. Det illustrerer også, hvordan betydningen af en operator kan variere afhængigt af operandværditypen. Dette skyldes, at det også tillader kombination af lister og sammenlægning af poster.
Typefejl er noget, du sandsynligvis vil støde på. Så når der er et problem med dine data, betyder det, at du ikke angiver datatyper korrekt. Disse fejl dukker også meget op, når du ændrer eller skriver M- koder.
Konklusion
Den vigtigste forberedelse til at oprette datarapporter med Power Query er at forstå, hvordan tingene fungerer. Dette vil hjælpe dig med at skrive M- koder korrekt og indstille korrekte datatyper for at opbygge en ordentlig datagenererende rapport i LuckyTemplates. At mestre det grundlæggende vil give dig stor fordel og forbedre dine færdigheder.
Melissa
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Find ud af, hvorfor det er vigtigt at have en dedikeret datotabel i LuckyTemplates, og lær den hurtigste og mest effektive måde at gøre det på.
Denne korte vejledning fremhæver LuckyTemplates mobilrapporteringsfunktion. Jeg vil vise dig, hvordan du kan udvikle rapporter effektivt til mobilenheder.
I denne LuckyTemplates Showcase gennemgår vi rapporter, der viser professionel serviceanalyse fra et firma, der har flere kontrakter og kundeengagementer.
Gå gennem de vigtigste opdateringer til Power Apps og Power Automate og deres fordele og implikationer for Microsoft Power Platform.
Opdag nogle almindelige SQL-funktioner, som vi kan bruge, såsom streng, dato og nogle avancerede funktioner til at behandle eller manipulere data.
I denne tutorial lærer du, hvordan du opretter din perfekte LuckyTemplates-skabelon, der er konfigureret til dine behov og præferencer.
I denne blog vil vi demonstrere, hvordan man lagdelte feltparametre med små multipler for at skabe utrolig nyttig indsigt og visuals.
I denne blog vil du lære, hvordan du bruger LuckyTemplates rangerings- og brugerdefinerede grupperingsfunktioner til at segmentere et eksempeldata og rangordne det efter kriterier.
I denne tutorial vil jeg dække en specifik teknik omkring, hvordan du kun viser Kumulativ Total op til en bestemt dato i dine visuals i LuckyTemplates.
