Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Det er mange anledninger hvor du kan bringe data inn i LuckyTemplates og datastrukturen er ikke optimalisert for din datamodell. I denne artikkelen skal jeg gå gjennom når du bør bruke unpivot- eller pivot-funksjonen i Query Editor i dataspørringene dine .

En ting du bør huske på tidlig når du arbeider med data inne i LuckyTemplates, er at du vanligvis vil at de skal være i et ikke-pivotert format. Dette er den mest optimaliserte måten en tabell kan settes opp for all DAX-beregningslogikken som du vil kjøre over rådataene dine når de er integrert i modellen din inne i LuckyTemplates.

Så du må gjøre mye arbeid her i Query Editor.

Det vi har her er et eksempel på en tabell som er pivotert:

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Dette inneholder rådata som blir hentet inn i spørringsredigeringsprogrammet til LuckyTemplates. Det er for øyeblikket i et pivotformat der vi har datoene øverst.

Det vi trenger her er at disse datoene skal være upivoterte, slik at alle verdiene, som er av lignende art, er i én kolonne. På denne måten kan vi kjøre enkle aggregasjoner som SUM eller iterasjoner som SUMX over disse spesielle verdiene.

Dette oppsettet er den mest optimaliserte måten du kan sette opp.

Det er noe jeg virkelig anbefaler at du ser for å gjøre ved enhver anledning der du ser pivoterte data.

Det er et par måter å endre disse dataene til unpivoted. Den enkleste måten å oppheve pivotering på er å klikke på kolonnene du vil beholde og deretter høyreklikke og velge Unpivot Other Columns, som vist nedenfor.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Du vil nå se at alle verdiene og datoene beholdes i én kolonne hver. Da er alt du trenger å gjøre å endre de spesielle kolonnenavnene til noe mer passende og intuitivt.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Du kan også oppheve pivotering av kolonner ved å gå til Transform- fanen på Query Editor-båndet og deretter velge.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Hvis det er en sjelden forekomst der du ønsker å pivotere dataene dine, kan du også gjøre dette ganske enkelt i LuckyTemplates.

Jeg vil også vise deg nedenfor hvordan du kan pivotere dataene dine rett fra Query Editor-båndet.

Jeg vil pivotere Attributt-kolonnen, så jeg skal velge Attributt-kolonnen først og deretter trykke  Pivot Column på båndet.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Når jeg har gjort det, vises en popup-boks, og jeg kan velge verdiene jeg vil se i hver ny kolonne. Jeg velger kolonnen  Verdi  fordi jeg ønsker å beholde alle beløpene fra dataene mine i hver nye opprettede kolonne.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Og gå deretter til rullegardinmenyen Avanserte alternativer og velg riktig aggregatverdifunksjon . For dette eksemplet vil jeg ikke at noen aggregering skal utføres, så jeg velger Ikke aggregér , og klikker deretter OK .

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

Du vil se nå at den har svingt dataene mine tilbake til slik de var. I teorien trenger du faktisk ikke å gjøre dette fordi dataene allerede er satt opp slik.

Bare som et eksempel her, vil jeg vise frem hvordan du også kan pivotere rådataene dine hvis dette er strukturen du trenger.

Unpivot og Pivot Grunnleggende i LuckyTemplates – Query Editor Review

*****Relaterte linker*****


Som nevnt tidligere, vil du vanligvis (95 % av tiden) ha dataene dine i et ikke-pivotert format.

Det kan være noen anledninger hvor du kan trenge å gjøre en pivot som et mellomliggende trinn i datatransformasjonen i Query Editor, men fra min erfaring er dette relativt sjeldent.

Dette er en flott teknikk, og det er en jeg bruker veldig ofte bare på grunn av rotete av mye data i sin råeste form.

Nyt å anmelde denne.


Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr

Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr

I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.

RANKX Deep Dive: A LuckyTemplates DAX-funksjon

RANKX Deep Dive: A LuckyTemplates DAX-funksjon

RANKX fra LuckyTemplates lar deg returnere rangeringen til et spesifikt tall i hver tabellrad som utgjør en del av en liste med tall.

Trekker ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra PBIX

Trekker ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra PBIX

Lær hvordan du demonterer en PBIX-fil for å trekke ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra bakgrunnen og bruke den til å lage rapporten din!

Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning

Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning

Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning

LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det

LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det

LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det

Python i LuckyTemplates: Hvordan installere og sette opp

Python i LuckyTemplates: Hvordan installere og sette opp

Lær hvordan du installerer programmeringsspråket Python i LuckyTemplates og hvordan du bruker verktøyene til å skrive koder og vise visuelle elementer.

Beregning av dynamiske fortjenestemarginer – enkel analyse av LuckyTemplates med DAX

Beregning av dynamiske fortjenestemarginer – enkel analyse av LuckyTemplates med DAX

Lær hvordan du beregner dynamiske fortjenestemarginer ved siden av LuckyTemplates og hvordan du kan få mer innsikt ved å grave dypere inn i resultatene.

Sortering av datotabellkolonner i LuckyTemplates

Sortering av datotabellkolonner i LuckyTemplates

Lær hvordan du sorterer feltene fra kolonner med utvidet datotabell på riktig måte. Dette er en god strategi å gjøre for vanskelige felt.

Finn dine beste produkter for hver region i LuckyTemplates ved å bruke DAX

Finn dine beste produkter for hver region i LuckyTemplates ved å bruke DAX

I denne artikkelen går jeg gjennom hvordan du kan finne de beste produktene dine per region ved å bruke DAX-beregninger i LuckyTemplates, inkludert TOPN- og CALCUATE-funksjonene.

Søppeldimensjon: Hva er det og hvorfor det er alt annet enn søppel

Søppeldimensjon: Hva er det og hvorfor det er alt annet enn søppel

Lær hvordan du bruker en søppeldimensjon for flagg med lav kardinalitet som du ønsker å inkludere i datamodellen din på en effektiv måte.