Az adatszűrési és -tisztítási folyamatok automatizálása óriási időmegtakarítást jelenthet. A mai oktatóanyagban bemutatom, hogyan hasonlíthatja össze és egyesítheti a lekérdezéseket az Anti Join használatával az Excelben a Power Queryvel. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
Hadd kezdjem a forgatókönyvvel. Van két szakértői listánk, amelyeket fiktíven generáltak (néhány név ismerős lehet). Tegyük fel, hogy a bal oldalon Python-szakértők vannak, a jobb oldalon pedig a LuckyTemplates szakértők. Azt szeretném tudni, hogy látom, hogy vannak közös nevek, de szeretném megtudni, hogy ki csak Python-szakértő, és ki csak LuckyTemplates szakértő. Ezt fogjuk tudni megtenni az Anti Joins-szal.
Tartalomjegyzék
Hasonlítsa össze és egyesítse a lekérdezéseket az Anti Joins használatával a LuckyTemplatesben
Ezt két irányban tehetjük meg. A bal oldali Anti Join az 1. táblázat lesz itt balra. Megtaláljuk azokat az értékeket, amelyek csak abban a bal oldali táblázatban találhatók. Ki csak Pythont csinál ebben az esetben? A másik oldalon lévő Right Anti Joinnak ugyanez lesz az elképzelése. Ki csak a LuckyTemplates-et használja?
Futtassuk ezt Excelben. A bemutatómban két asztalunk lesz. 1950-ben, majd 2020-ban meglesz az Egyesült Államok lakossága. Szeretném megtudni, hogy mely városok találhatók csak az egyik táblázaton. Szóval, próbáljuk ki ezt.
Ez a népességszám szerint a 10 legjobb város a népszámlálási évek során. Szeretném tudni, hogy melyek az egyediek. Tudjuk, hogy New York nagy. Tudjuk, hogy Chicago nagy, de ezek közül melyik nem szerepelt az 1950-es népszámláláson vagy fordítva? Ezt fogom tudni megtenni a Power Queryvel.
Lépjünk be a Lekérdezésszerkesztőbe. Szerkeszteni fogom ezt a lekérdezést, és a Lekérdezések egyesítése újként menüpontra lépek .
Lakosságunk 1950, és ki fogom választani a népességet 2020-ra. A közös kapcsolat a város lesz, és szeretnénk egy közös baloldali csatlakozást , majd kattintson az OK gombra.
Amint látja, vannak olyan meccsek, amelyek csak 1950-ben érhetők el. Olyan városokat fogunk látni, mint Detroit, Cleveland és St. Louis. Ezek a közép-nyugati városok népességét azóta elvesztették.
Ha a 2020-as népszámlálásról szeretne információkat behozni, kattintson a táblázat oszlopának jobb felső sarkára ( pop_2020 ), és megtalálja ezeket az oszlopokat, amelyeket kiválaszthat. Ebben az esetben nem igazán aggódom ezek miatt. Csak a névlistára vágytam, úgyhogy ezt most úgy hagyjuk, ahogy van.
Ezt szem előtt tartva, visszatérek az 1950-es táblázatomhoz. Futtassuk újra. A Lekérdezések egyesítése újként lehetőséget fogjuk kiválasztani. Most 2020-at csináljuk. Ugyanez az ötlet – a kapcsolat City on City lesz. De ezúttal egy Right Anti Join-t fogunk csinálni . A Right Anti Join bemutatja azokat a városokat, amelyek csak 2020-ban vannak, és nem 1950-ben?
Itt ennek az ellenkezőjét fogjuk látni. Ebben az esetben nem kell mást tennünk, mint a táblázatra kattintani, és a megfelelő táblázatból kapjuk meg az információkat. A Right Anti Join valamivel kevésbé gyakori, mint a Left Anti Join.
Ez alatt azt értem, hogy elméletileg ugyanazt csinálja. Ebben az esetben azt üzeni nekünk, hogy itt vannak azok a városok, amelyeket csak a 2020-as népszámláláskor találtak meg. Tehát, ha ezt nézzük, sok Texast, Kaliforniát stb. látjuk. A Sunbelt elképzelés, miszerint az emberek a déli és a nyugati államokba költöznek, megállja a helyét az adatokban.
Végül bezárjuk és betöltjük, és a Csak kapcsolat létrehozása lehetőséget választjuk .
Következtetés
Az Anti Joins nagyon hasznos. Ha két adattáblája van (vagy több is megtehet), és szeretné látni, hogy mik a változások a kettőből, akkor ez hasznos lehet. Ha például azt próbálja kitalálni, hogy az ügyfelek mely ügyfelek nem adtak le rendelést, használhatja az Anti Join-t is.
Talán szeretné kitalálni néhány egyedi értéket, vagy egy adott helyet, vagy ha vannak olyan termékek, amelyeket egy helyen árulnak, de egy másik helyen nem, stb. Ez néhány érdekes módja a csatlakozás használatának. Az Anti Joins szinte olyan, mint egy szűrő az asztalon.
Remélem, ez elgondolkodtatta, hogyan tudnád használni. Ha már használja az Anti Joins szolgáltatást, tudassa velünk, hogyan használja.
Minden jót!
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
