Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En este tutorial, mostraremos un ejemplo detallado de por qué siempre necesitamos usar el Editor de consultas en LuckyTemplates y qué podemos lograr al usarlo.
Se considera una buena práctica llevar siempre primero los datos al Editor de consultas.
Lo mostraremos y lo probaremos analizando algunos ejemplos y problemas con los que nos podríamos encontrar, y la forma en que se verían los datos si no usamos el Editor de consultas.
Tabla de contenido
Por qué siempre necesita usar el editor de consultas en LuckyTemplates
Ahora podemos importar esos datos a nuestro modelo de datos haciendo clic en la opción Obtener datos . Esta opción facilita la importación de archivos en nuestro modelo de datos. Sin embargo, realmente no sugerimos hacer esto porque siempre debemos limpiar y optimizar nuestros datos en el Editor de consultas primero.
Solo para mostrar un ejemplo de por qué no es una buena idea traer nuestros datos directamente a nuestro modelo de datos, importemos un archivo de muestra haciendo clic en Obtener datos y haga clic en el libro de Excel .
Para este ejemplo, usaremos este archivo de datos de Excel de muestra sobre operaciones de fabricación . Haga doble clic en el archivo para traerlo a nuestro modelo de datos.
Dentro del Navegador , seleccionaremos esta tabla Operation_Data y haremos clic en el botón Cargar .
Luego, enviará inmediatamente nuestra tabla a nuestro modelo de datos. Aquí es donde podemos encontrar algunos problemas. Esto se debe a que enviar un archivo de datos que aún no está optimizado podría tener algunos errores que no pudimos ajustar o corregir antes de llegar a nuestro modelo de datos.
Podemos simplemente cerrarlo haciendo clic en el botón Cerrar .
Después de eso, continuará enviando estos datos no optimizados con errores en nuestro modelo de datos.
Al observar estos datos en nuestra tabla de datos, podemos ver qué tan grande es esta tabla. No es así como queremos que estén nuestros datos dentro de nuestro LuckyTemplates. Probablemente también haya muchas columnas redundantes o información que no necesitamos dentro de esta tabla que debería eliminarse primero. Lo que queremos es tener tablas optimizadas y limpias para poder construir un modelo alrededor de nuestros datos.
Estas son solo algunas de las muchas razones por las que siempre debemos llevar primero nuestros datos al Editor de consultas.
Transformación de datos mediante el editor de consultas en LuckyTemplates
Esta otra hoja de cálculo de muestra parece desordenada desde la perspectiva de LuckyTemplates. Si nos fijamos en este, no hay nada bueno que podamos hacer en LuckyTemplates con todas estas mini tablas, títulos redundantes y alguna información irrelevante. Entonces, lo que debemos hacer primero es traer esto al Editor de consultas. Luego, intente optimizarlo y limpiarlo.
Le mostraré cómo podemos limpiar esta hoja de cálculo u hoja de trabajo de manera efectiva colocando transformaciones en capas una encima de la otra. Nuevamente, no solo traiga los datos directamente a nuestro LuckyTemplates. Siempre transforme o limpie primero sus datos en el Editor de consultas.
Para abrir el Editor de consultas, simplemente haga clic en la opción Transformar datos .
Dentro del Editor de consultas, importe el archivo haciendo clic en Nueva fuente . Luego, elija el tipo de archivo que desea consultar. Para este ejemplo, haremos clic en el Libro de Excel porque queremos consultar una hoja de cálculo o un archivo de hoja de trabajo.
Después de eso, elija el archivo que desea consultar. En este ejemplo, consultaremos el archivo de Excel del iPhone6 .
Necesitamos limpiar toda la hoja de trabajo, así que seleccionaremos la Hoja1 y haremos clic en el botón Aceptar .
Luego, veremos todas estas columnas redundantes, información y valores nulos que necesitamos limpiar. Este es un gran ejemplo para mostrar lo que podemos lograr dentro del Editor de consultas. En los próximos pasos, limpiaremos y optimizaremos esta tabla.
Primero cambiemos el nombre de nuestra tabla. En Propiedades , cambie el nombre de esta tabla a Datos de ventas .
Luego, podemos comenzar a limpiar esta hoja de cálculo de diferentes maneras y en diferentes órdenes. Para este tutorial, comenzaremos eliminando los valores nulos.
1. Eliminar los valores nulos
Podemos eliminar fácilmente los valores nulos haciendo clic en el icono de flecha hacia abajo de las columnas con valores nulos.
Luego, desmarque (null) en la opción Filtros y haga clic en el botón Aceptar .
Ahora, veremos que los valores nulos se han ido.
2. Eliminar la información redundante
Lo siguiente que podemos hacer es eliminar la información redundante dentro de estas filas de nuestra tabla. Actualmente tenemos ItemNumber , ProductName , ClassificationGroup y algún rango de fechas. Eliminaremos estas repeticiones y llevaremos la primera fila al encabezado.
Para hacer eso, haga clic en la pestaña Transformar . Luego, seleccione Usar la primera fila como encabezados .
Como resultado, esos elementos se convirtieron en nuestros encabezados reales, que es lo que realmente deberían ser.
Después de eso, ahora podemos eliminar los mismos elementos en nuestras filas al desmarcarlos en nuestros Filtros . Para la columna ItemNumber , podemos desmarcar la opción ItemNumber en sus filtros.
Lo bueno de esto es que oculta automáticamente todos esos elementos particulares de otras columnas adyacentes en esas filas. Como podemos ver, esos elementos redundantes en otras columnas también desaparecieron. Ahora tenemos una tabla de datos más limpia.
3. Columnas sin pivotar en LuckyTemplates
Otra cosa que podemos arreglar aquí son las múltiples columnas de fecha. Lo que podemos hacer es ponerlos dentro de una columna en su lugar. Podemos hacerlo quitando el pivote de las columnas .
Primero, seleccione las columnas que no queremos descentrar. Luego, haga clic con el botón derecho en la última columna seleccionada y elija Desenmarañar otras columnas .
Ahora tenemos nuestras fechas dentro de una columna y el monto de las ventas también en otra columna.
Ahora podemos cambiar el nombre de estas columnas como Fechas y Cantidad de ventas .
Haga clic en el icono de tipo de datos en el lado izquierdo de la columna Importe de ventas . Luego, cambie su tipo de datos a Número entero .
Del mismo modo, haga clic en el icono de tipo de datos en el lado izquierdo de la columna Fechas . Luego, cambie su tipo de datos a Date .
4. Eliminación de errores en Power Query Editor
En algunos casos, podemos encontrar algunos errores al limpiar nuestros datos. En este ejemplo, tenemos errores en las columnas Fechas .
Esto se debe a que tiene valores de texto antes de cambiar el tipo de datos de las columnas a Fecha . Como se muestra en el siguiente ejemplo, hay información resumida dentro de la columna Fecha .
Podemos eliminar fácilmente esos errores haciendo clic con el botón derecho en nuestra columna Fechas y eligiendo la opción Eliminar errores .
Como resultado, eliminará todos esos errores para que ya no los tengamos en nuestra mesa. Nuestra mesa ahora está mucho más limpia.
5. Convertir una consulta en una tabla real
Por último, debemos convertirlo de una consulta en una tabla real y confirmarlo. Simplemente haga clic en la opción Cerrar y aplicar en la pestaña Inicio .
Ahora tenemos una tabla perfecta y optimizada para LuckyTemplates. Esta tabla se ve muy bien en términos de ejecutar todas nuestras fórmulas y patrones DAX.
Conclusión
Para recapitular, tomamos una hoja de trabajo fea de datos y la convertimos en una tabla refinada que está perfectamente optimizada para LuckyTemplates. Ahora podemos construir un modelo a su alrededor.
Con suerte, este tutorial fue esclarecedor en términos de lo que podemos lograr con el Editor de consultas en LuckyTemplates y por qué siempre debemos llevar nuestros datos al Editor de consultas primero. Incluso si solo tenemos una tabla pequeña, podría haber algo tan pequeño como simplemente cambiar el nombre de una columna o el tipo de datos de la columna. Primero nos gustaría acostumbrarnos a hacer cosas en el Editor de consultas para poder trabajar con varias transformaciones y procedimientos de limpieza para comenzar a optimizar nuestros datos.
Mis mejores deseos,
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