Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
In questo blog impareremo alcune tecniche essenziali di filtraggio di LuckyTemplates per le tabelle. Discuteremo alcune semplici tecniche che possiamo utilizzare quando abbiamo enormi tabelle sulla nostra query.
Ad esempio, quando dobbiamo estrarre informazioni da un database o da un sistema ERP , potrebbe contenere 10 milioni di righe all'interno di quel set di dati. Inoltre, potrebbero esserci molte righe di cui non avremo bisogno per la nostra analisi. Ecco dove la tecnica di filtraggio delle tabelle può diventare utile.
L'apprendimento delle tecniche di filtro di LuckyTemplates ci consente di filtrare la tabella o l'origine dati non elaborata che stiamo eseguendo la query fino a un sottoinsieme di informazioni.
Possiamo accedere facilmente alle nostre opzioni di filtro facendo clic sulla freccia del menu a discesa accanto alle nostre colonne.
Sommario
Filtraggio di LuckyTemplates tramite filtri di testo
Per questo esempio, filtreremo la colonna Canale facendo clic sulla corrispondente freccia del menu a discesa.
Come puoi vedere, abbiamo molti dati in questa colonna. Tuttavia, vogliamo solo vedere o mostrare le vendite internazionali . Per farlo, dobbiamo solo deselezionare le opzioni Distributore e Vendita all'ingrosso sotto i Filtri di testo . Quindi fare clic sul pulsante OK .
In questo modo, visualizzerà solo i dati che si trovano sul canale internazionale .
Questa tabella ha originariamente 8000 righe. Possiamo controllare il numero di righe dopo il filtraggio facendo clic sull'opzione Conteggio righe nella scheda Trasformazione .
Di conseguenza, le nostre righe sono state ridotte da 8000 a sole 1196 righe.
Filtraggio di LuckyTemplates tramite filtri di data
Un'altra buona tecnica di filtraggio che potremmo fare è filtrare le date. I nostri database sono solitamente strutturati per catturare ogni informazione. In questo caso, i nostri database contengono per lo più enormi quantità di informazioni. Tuttavia, la maggior parte di essi è irrilevante per la nostra analisi.
Quello che possiamo fare è filtrare una colonna di date per Date Filters . Per questo esempio, filtreremo la nostra colonna Order Data . Innanzitutto, fai clic sull'icona a discesa corrispondente, fai clic su Filtri data , quindi seleziona l' opzione Dopo....
Successivamente, filtreremo questa colonna mostrando solo le informazioni dopo il 1/1/2015 . Quindi, selezioniamo 1/1/2015 all'interno della data inserita. Quindi fare clic sul pulsante OK .
Ora possiamo vedere che questa tabella mostra solo i nostri dati a partire dal 2/01/2015 .
Se diamo un'altra occhiata al numero corrente di righe facendo clic sull'opzione Conteggio righe , vedremo che abbiamo un numero inferiore di righe o set di dati rispetto ai conteggi precedenti.
Conclusione
In sintesi, siamo stati in grado di utilizzare queste tecniche di filtraggio delle tabelle che potremmo utilizzare nelle nostre tabelle di Power Query . Provando questa funzione, possiamo avere una visione di come verrà costruito il nostro modello. Questo perché potremmo prima ottimizzare la nostra tabella e filtrare tutte le informazioni di cui non abbiamo bisogno. Ci aiuterà quindi a rendere il nostro modello più efficiente e più ottimizzato.
Questa è un'altra parte importante di ciò che stiamo insegnando nel nostro corso di trasformazione e modellazione dei dati che puoi consultare nell'elenco dei collegamenti pertinenti di seguito.
Ti auguro il meglio,
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