Power Query adattípusok és csatlakozók

Ez az oktatóanyag az adattípusokról és a csatlakozókról fog beszélni. Megtudhatja, hogy melyek azok az adattípusok, és megtudhatja, hogyan kompatibilisek egymással. Ezenkívül megismerheti a Power Query M nyelv operátorait. Ezek segítenek megérteni, hogy a lekérdezések hogyan generálnak eredményeket és válaszokat.

Tartalomjegyzék

Az adattípusok a Power Queryben

A beépített típusok kis készlete van, amelyek két fő csoportra oszthatók: Primitív típusokra és Struktúratípusokra .

Az adatjelentésekben a leggyakoribb primitív típusok a következők:

Power Query adattípusok és csatlakozók

Az Any egy olyan típus, amely minden értéket osztályoz. Ez azt jelenti, hogy minden érték bármelyik altípusa . A kép harmadik sorában összetett típusok is megjelennek, például az idő és a dátum .

Másrészt ezek a leggyakoribb szerkezeti típusok :

Power Query adattípusok és csatlakozók

Típus hozzárendelése is lehetséges.

Power Query adattípusok és csatlakozók

A hozzárendelt típusok nem egy primitív típuson felül alkalmazott formátumok, mert a Power Queryben nincs olyan, hogy formázás. A formázást csak olyan alkalmazásokban végezheti el, amelyek adatokat kapnak a Power Querytől, például az Exceltől vagy a LuckyTemplates-től.

Tisztában kell lennie az adattípusok és -formátumok közötti különbséggel, mert ezek nem ugyanazt a dolgot jelentik. A formátum szabályozza, hogy egy szám hogyan jelenjen meg a mögöttes érték befolyásolása nélkül, míg az adattípus megváltoztatja az érték pontosságát, hogy összhangban legyen a leírt típussal.

Az M motor futás közben nem végez típusellenőrzést. Tehát ha egy oszlop szám típusú, és azt mondja a motornak, hogy szöveges, akkor nem okoz problémát. De ha egy számtípust igénylő függvényben hívja meg ezt az oszlopot, a dolgok elkezdenek felborulni. Ez azért van, mert az M- ben nincs automatikus típusátalakítás .

A Power Query adattípusok kompatibilitása

Az adattípusok között típuskompatibilitás is létezik. Különbség van egy érték típusa és egy másik értéktípussal való kompatibilitása között.

A kompatibilitás ellenőrzése a nullálható primitív típus szintjén történik. Az M akkor és csak akkor kompatibilis egy másik M típussal, ha minden érték, amely megfelel az első típusnak, megfelel a második típusnak is. Ha nem ez a helyzet, akkor a rendszer típushibát jelez.

Ennek jobb szemléltetésére itt található az adattípus-konverziós mátrix áttekintése .

Power Query adattípusok és csatlakozók

Kifejezések és operátorok

A zöld és piros körök magukért beszélhetnek. Másrészt a kék körök azt jelentik, hogy a konverzió értéket ad az eredeti értékhez, míg a narancssárga körök azt jelentik, hogy csonkolja az eredeti értéket.

A Power Query M formális nyelve egy kifejezésben használható operátorkészletet tartalmaz. Az operátorokat az operandusokra alkalmazzák kifejezések kialakítására. Az operátor jelentése az operandus érték típusától függően változhat.

Íme néhány minta kifejezés:

Power Query adattípusok és csatlakozók

Az első kifejezésben az 1 és 2 számok operandusok, a plusz vagy összeadás jel pedig az operátor. Ez a kifejezés 3-as numerikus értéket generál. A második és harmadik kifejezésben azonban láthatja, hogy szöveges érték hozzáadása numerikus értékhez vagy két szöveges érték hozzáadása nem támogatott.

Ez az egyik kifejezett különbség az Excel, a DAX és az M között . Excel és hajtson végre automatikus típuskonverziót, miközben az M motor nem. Ha a pluszjel helyett egy és ( & ) jelet használ , akkor a két érték egyesül.

Az és ( & ) egy operátor, amely két szöveges karakterlánc összefűzését eredményezi, mint a fenti kép negyedik kifejezése. Azt is szemlélteti, hogy egy operátor jelentése hogyan változhat az operandus érték típusától függően. Ez azért van így, mert lehetővé teszi a listák kombinálását és a rekordok egyesítését is.

Valószínűleg előfordulhat a típushibák. Tehát ha probléma adódik az adatokkal, az azt jelenti, hogy nem deklarálja megfelelően az adattípusokat. Ezek a hibák gyakran felbukkannak M kódok módosításakor vagy írásakor is .



Következtetés

Az adatjelentések Power Query segítségével történő létrehozásának legfontosabb előkészítése a dolgok működésének megértése. Ez segít az M kódok helyes megírásában és a helyes adattípusok beállításában, hogy megfelelő adatgeneráló jelentést készítsen a LuckyTemplatesben. Az alapok elsajátítása nagy előnyt jelent, és fejleszti képességeit.

Méhfű


LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

LuckyTemplates alakzattérkép-vizualizáció a térbeli elemzéshez

Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

LuckyTemplates pénzügyi jelentések: az eredmények hozzárendelése a sablonokhoz minden egyes sorban

Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

DAX-mértékek a LuckyTemplates-ben mértékelágazás használatával

Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

A legerősebb funkcióhívás a LuckyTemplatesben

Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

Adatmodellezési technikák a DAX-mérések megszervezéséhez

A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

LuckyTemplates pénzügyi irányítópult: Teljes táblázat testreszabási tippek

A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

A Power Query nyelvi folyamatának bevált gyakorlatai

Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

LuckyTemplates egyéni ikonok | PBI vizualizációs technika

Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.

LuckyTemplates táblázatok létrehozása UNION & ROW függvény használatával

LuckyTemplates táblázatok létrehozása UNION & ROW függvény használatával

Ebben a blogban megmutatom, hogyan hozhat létre LuckyTemplates táblázatokat olyan képlet segítségével, amely egyesíti az UNION és a ROW függvényt.

Helyszíni adatátjáró a Power Automate-ban

Helyszíni adatátjáró a Power Automate-ban

Fedezze fel, hogy a helyszíni adatátjáró hogyan teszi lehetővé a Power Automate számára az asztali alkalmazások elérését, amikor a felhasználó távol van a számítógéptől.