Vad är Power Query & M Language: En detaljerad översikt
Denna handledning ger en översikt över Power Query Editor och M-språket på LuckyTemplates-skrivbordet.
Att automatisera dina datafiltrerings- och rengöringsprocesser kan vara en sådan enorm tidsbesparing. För dagens handledning kommer jag att demonstrera hur du kan jämföra och slå samman frågor genom att använda Anti Join i Excel med Power Query. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.
Låt mig börja med scenariot. Vi har två listor med experter, som skapades fiktivt (vissa namn kan vara bekanta). Låt oss säga att jag har Python-experter till vänster och till höger finns LuckyTemplates-experter. Vad jag vill veta är att jag kan se att det finns några delade namn, men jag vill ta reda på vem som bara är Python-expert och vem som bara är LuckyTemplates-expert. Det är vad vi kommer att kunna göra med Anti Joins.
Innehållsförteckning
Jämför och slå samman frågor med hjälp av Anti Joins i Lucky Templates
Vi kan göra detta i två riktningar. Den vänstra Anti Join kommer att vara tabell 1 här till vänster. Vi kommer att ta reda på värdena som bara finns på den vänstra tabellen. Vem gör bara Python i det här fallet? Right Anti Join på andra sidan kommer att ha samma idé. Vem gör bara LuckyTemplates?
Låt oss köra detta i Excel. I min demonstration kommer vi att ha två bord. Vi kommer att ha USA:s befolkning 1950, och sedan igen 2020. Jag vill ta reda på vilka städer som bara finns på en av dessa tabeller. Så låt oss prova detta.
Dessa är de tio bästa städerna efter befolkning för dessa folkräkningsår. Jag vill veta vilka som är unika. Vi vet att New York är stort. Vi vet Chicagos stora, men vilka av dessa fanns inte med i 1950 års folkräkning eller vice versa? Det är vad jag kommer att kunna göra med Power Query.
Låt oss gå in i min frågeredigerare. Jag ska redigera den här frågan och gå till Sammanfoga frågor som ny .
Vi har en befolkning på 1950 och jag kommer att välja min befolkning för 2020. Det gemensamma förhållandet kommer att vara City och vi vill ha en gemensam typ av vänster anti- anslutning , klicka sedan på OK.
Som du kan se finns det matcher som bara är tillgängliga 1950. Vi kommer att se städer som Detroit, Cleveland och St. Louis. Dessa mellanvästernstäder har tappat befolkning sedan dess.
Om du vill ta in information från folkräkningen 2020 kan du klicka uppe till höger i tabellkolumnen ( pop_2020 ), så hittar du dessa kolumner som du kan välja. Jag bryr mig inte riktigt om dessa saker, i det här fallet. Allt jag ville ha är listan med namn, så vi kommer bara att lämna detta som det är just nu.
Med det i åtanke ska jag gå tillbaka till mitt bord från 1950. Låt oss köra det igen. Vi kommer att välja Merge Queries som nya. Vi ska göra 2020 nu. Det är samma idé – förhållandet kommer att vara City on City. Men den här gången ska vi göra en Right Anti Join . A Right Anti Join kommer att visa städerna som bara är 2020 och inte 1950?
Vi kommer att se motsatsen här. Allt vi behöver göra, i det här fallet, är att klicka på bordet och vi kommer att hämta informationen från den rätta tabellen. Right Anti Join är lite mindre vanligt än Left Anti Join.
Vad jag menar med detta är att det i teorin gör samma sak. I det här fallet, vad det säger oss är att här är städerna som bara hittades i 2020 års folkräkning. Så, om vi tittar på detta, ser vi mycket Texas, vi ser Kalifornien, etc. Sunbelt-idén, med människor som flyttar till södra och västra staterna, verkar hålla i sig i data.
Slutligen stänger vi och laddar detta, och vi väljer Endast Skapa anslutning .
Slutsats
Anti Joins är verkligen hjälpsamma. Om du har två datatabeller (eller du kan göra flera), och du vill se vilka ändringarna är från de två, kan detta vara användbart. Om du till exempel försöker ta reda på vilka kunder som inte har lagt en beställning, kan du också använda en Anti Join.
Kanske vill du lista ut några unika värden, eller en specifik plats eller om det finns produkter som säljs på ett ställe men inte på ett annat, etc. Det här är några intressanta sätt att använda en Join. Anti Joins är nästan som filter på ditt bord.
Jag hoppas att detta har fått dig att fundera över hur du kan använda den. Om du redan använder Anti Joins, låt oss veta hur du använder det.
Med vänliga hälsningar!
Denna handledning ger en översikt över Power Query Editor och M-språket på LuckyTemplates-skrivbordet.
Lär dig hur du skapar en sidnumrerad rapport, lägger till texter och bilder och sedan exporterar din rapport till olika dokumentformat.
Lär dig hur du använder SharePoint-automatiseringsfunktionen för att skapa arbetsflöden och hjälpa dig att mikrohantera SharePoint-användare, bibliotek och listor.
Finslipa dina färdigheter i rapportutveckling genom att gå med i en dataanalysutmaning. Acceleratorn kan hjälpa dig att bli en LuckyTemplates superanvändare!
Lär dig hur du beräknar löpande summor i LuckyTemplates med DAX. Löpande summor låter dig inte fastna i ett individuellt resultat.
Förstå konceptet med variabler i DAX inom LuckyTemplates och konsekvenserna av variabler för hur dina mått beräknas.
Lär dig mer om den anpassade visual som kallas LuckyTemplates Slope-diagram, som används för att visa ökning/minskning för en enstaka eller flera mätvärden.
Upptäck färgteman i LuckyTemplates. Dessa är viktiga för att dina rapporter och visualiseringar ska se ut och fungera sömlöst.
Att beräkna ett genomsnitt i LuckyTemplates kan göras på många sätt för att ge dig exakt information för dina affärsrapporter.
Låt oss fördjupa oss i Standard LuckyTemplates-teman och granska några av funktionerna som är inbyggda i själva LuckyTemplates Desktop-applikationen.