Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

У цьому підручнику я збираюся продемонструвати, як можна перетворити безладні накопичені дані в більш упорядкований формат. Є досить простий спосіб зробити це, і він буде неймовірно корисним і матиме багато різних застосувань. Ми будемо використовувати модуль Power Query. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Моя дружина прийшла в офіс і сказала, що скопіювала купу адрес із запрошення в календарі, і воно закінчилося вставленням у такому форматі. У неї було 28 адрес електронної пошти та імен, які опинилися в такому дивному, складеному форматі. Це був список імен із купою цитат, ком, сміття та адрес електронної пошти. Вона хотіла знати, як використовувати Power Query, щоб перевести це в кращий формат.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Отже, перейдемо до Power Query, і ми побачимо необроблені дані. Давайте збережемо вихідні дані недоторканими та просто посилатимемося на них. Ми назвемо цей довідковий файл TestData .

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Перше, що ми збираємося зробити, це додати індекс, і для цих цілей не має особливого значення, чи буде це індекс від нуля чи одиниці. Для цієї демонстрації ми просто використаємо індекс від нуля. Це легко натиснути, не вибираючи жодних інших параметрів.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Це залучатиме зведення, оскільки воно бере рядки та перетворює їх на стовпці. У цьому випадку ми хочемо взяти цей набір рядків і перетворити їх на три стовпці: один для імені, один для прізвища та один для електронної адреси.

Ми збираємося зводити їх у стовпцях, але нам потрібно мати спосіб, щоб зведення знало, який елемент до якого стовпця. Тут на допомогу приходить Power Query Modulo.

Зміст

Обробка накопичених даних за допомогою Power Query Modulo

Модуль дає нам залишок, коли ми ділимо певне число. Щоб отримати доступ до Modulo, ми переходимо на вкладку «Додати стовпець», потім знаходимо «Стандартний», натискаємо стрілку спадного меню та прокручуємо вниз.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Коли ми клацаємо Modulo, з’являється спливаюче вікно із запитом на кількість потрібних нам стовпців. У цьому випадку нам потрібні три стовпці.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Якщо поділити три на три, то отримаємо одиницю із залишком нуль. Три на чотири дає залишок одиниці, три на п’ять дає залишок два, а потім три на шість дає нам залишок нуль. Таким чином, він виробляє цей гарний повторюваний шаблон, який ми можемо використовувати для нашої опори.

Але перш ніж ми це зробимо, давайте очистимо дані. Ми можемо це зробити двома способами. По-перше, ми можемо просто замінити цінності. Наприклад, для лапок ми можемо просто помістити цитату туди, а потім нічим її не замінити. Він візьме та вичистить ці лапки.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Інший спосіб зробити це, де ми можемо все відразу очистити та зберегти деякі кроки, — це за допомогою функції під назвою Text.Remove . Спочатку ми додаємо спеціальний стовпець, а потім перераховуємо всі значення, від яких хочемо позбутися.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Як бачите, це все добре та легко очищає. Отже, тепер ми можемо позбутися цього початкового стовпця, а потім перемістити цей користувацький стовпець.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Тепер ми можемо чітко виконати наш поворот. Ми беремо Modulo, переходимо до Transform, а потім Pivot Column, і ми збираємося повернути Custom, але ми не хочемо, щоб це агрегувалося. Отже, ми виберемо «Не агрегувати» та натиснемо «ОК».

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Ми просто замінюємо його на ці значення в стовпці. Потім він створює ці три стовпці для нас. Ми можемо побачити там прізвище, ім’я та електронну адресу, але це не зовсім той формат, який нам потрібен.

Щоб виправити це, ми можемо взяти ці стовпці, а потім виконати Fill Up .

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

І тепер у нас є ці додаткові рядки через повторюваний шаблон Modulo.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Ми можемо легко позбутися цього, видаливши альтернативні рядки. Ми можемо зробити це за допомогою параметра «Видалити рядки».

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Ми можемо сказати, що перший рядок, який потрібно видалити, це два. Потім видаліть другий і третій ряд, а потім збережіть четвертий і зробіть це як повторюваний візерунок.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Тепер ви бачите, що всі правильні дані добре очищені, і ми все ще маємо 28 оригінальних електронних адрес.

Power Query Modulo: як обробляти накопичені дані

Тепер ми можемо позбутися стовпця Index і відповідно перейменувати заголовки стовпців.




Висновок

Ви можете побачити, що за допомогою простого трюку Modulo, а потім повороту даних і невеликого очищення зробити це досить легко. Як тільки ви зрозумієте, вам знадобиться лише хвилина, щоб зробити все.

Тож, сподіваюся, це дало вам ще кілька ідей та інструментів. Ви також можете переглянути мій наступний посібник . У цьому плані ми детальніше розглянемо деякі речі, які ми розглядали в цьому посібнику, а також розглянемо, як ми можемо автоматизувати цей процес повторюваним способом, використовуючи спеціальні функції. Я також покажу вам кілька цікавих трюків для налагодження ваших спеціальних функцій.

Сподіваюся, це вам було корисно. Ви можете переглянути повне відео нижче та перейти за посиланнями нижче, щоб отримати більше відповідного вмісту.

Все найкраще!


Змініть формати дати за допомогою редактора Power Query

Змініть формати дати за допомогою редактора Power Query

У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як перетворити текст у формат дати за допомогою редактора Power Query в LuckyTemplates.

Power Query: об’єднайте файли з кількох папок

Power Query: об’єднайте файли з кількох папок

Дізнайтеся, як об’єднати файли з кількох папок у мережі, робочому столі, OneDrive або SharePoint за допомогою Power Query.

Обчисліть місячне ковзне середнє з початку року (з початку року) у LuckyTemplates

Обчисліть місячне ковзне середнє з початку року (з початку року) у LuckyTemplates

Цей підручник пояснює, як обчислити місячне ковзне середнє на базі даних з початку року за допомогою функцій AVERAGEX, TOTALYTD та FILTER у LuckyTemplates.

Створення таблиці дат у LuckyTemplates

Створення таблиці дат у LuckyTemplates

Дізнайтеся, чому важлива спеціальна таблиця дат у LuckyTemplates, і вивчіть найшвидший і найефективніший спосіб це зробити.

Мобільні звіти LuckyTemplates. Поради та методи

Мобільні звіти LuckyTemplates. Поради та методи

У цьому короткому посібнику розповідається про функцію мобільних звітів LuckyTemplates. Я збираюся показати вам, як ви можете ефективно створювати звіти для мобільних пристроїв.

Звіти про професійну аналітику послуг у LuckyTemplates

Звіти про професійну аналітику послуг у LuckyTemplates

У цій презентації LuckyTemplates ми розглянемо звіти, що демонструють професійну аналітику послуг від фірми, яка має кілька контрактів і залучених клієнтів.

Оновлення Microsoft Power Platform | Microsoft Ignite 2021

Оновлення Microsoft Power Platform | Microsoft Ignite 2021

Ознайомтеся з основними оновленнями для Power Apps і Power Automate, а також їх перевагами та наслідками для Microsoft Power Platform.

Загальні функції SQL: огляд

Загальні функції SQL: огляд

Відкрийте для себе деякі поширені функції SQL, які ми можемо використовувати, наприклад String, Date і деякі розширені функції для обробки та маніпулювання даними.

Створення шаблону LuckyTemplates: керівництво та поради

Створення шаблону LuckyTemplates: керівництво та поради

У цьому підручнику ви дізнаєтеся, як створити свій ідеальний шаблон LuckyTemplates, налаштований відповідно до ваших потреб і вподобань.

Параметри полів і малі кратні в LuckyTemplates

Параметри полів і малі кратні в LuckyTemplates

У цьому блозі ми продемонструємо, як шарувати параметри поля з малими кратними, щоб створити неймовірно корисну інформацію та візуальні ефекти.