Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日のブログ投稿では、データの粒度の問題に対処するソリューションを考え出します。LuckyTemplates では、自分の手を汚すことを信じています。現在進行中のシリーズ「は、学んだことを実践することを目的としています。LuckyTemplates を学ぶには、袖をまくり上げて始めることよりも早い方法はないと考えています。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
では、いくつかの要約データを取得し、パワー クエリを使用して毎日のファクト テーブルを作成するように求められました。現在、LuckyTemplates には、DAX を使用したこれらの内容をカバーする非常に多くのコンテンツが用意されています。認定資格を取得した方にとって、重要なモジュールの 1 つは予算分析です。このモジュールで説明した内容の 1 つは、予算を毎日の粒度に分割する方法でした。ぜひ確認してください。
目次
Power Query エディターから始める
興味深いことに、ほとんどの人が同じアプローチで解決策を講じていました。この記事では、私がどのように対処したかを詳しく説明します。パワークエリエディターに行きましょう。要約ビューから始めて、最初にやったことは、これらが日付形式と 10 進数形式であることを確認することでした。
最初のステップは、開始日と終了日の間の日数を知ることでした。これは、 Cost、Consumption、およびEmission列に必要な毎日の値を取得するのに役立ちます。
でこれを行う方法は複数あります。これが私がやった方法です。
新しい列を追加して期間という名前を付け、終了日から開始日を引いたものを追加しました。
結果はかなり良いようです。「期間」列があります。
次に、1/10 から 11/30 までのすべての日付が 1 つの列に収まるように日付の列を作成します。これを整数に変換すると、すぐにリストを作成できます。
カスタム列の追加
あとはカスタム列を追加するだけです。この列を「日付」と呼び、中括弧を使用して開始日から終了日までのリストを作成します。
その結果、そのリストが得られました。新しい行に展開したり、値を抽出したりできます。
この例では、新しい行に展開することを選択します。現在のリストは 1/10 から 11/30 までです。
これら 2 つの列は不要になったので、削除できます。
これで、整然としたDate、Cost、Consumption、およびEmissionの列ができました。
別のカスタム列を作成し、それを日次コストという名前にする必要があります。コストは期間で割られます。
結果は私にとって正しいように見えます。
他の 2 つの列 (消費量と排出量) についてもこれを再度行う必要があります。次に、不要な列をすべて削除する必要があります。
これで、1 日あたりのコスト、1 日あたりの消費量、1 日あたりの排出量がわかりました。これらの列の名前をコスト、消費量、排出量だけに変更することもできます。単一の日付テーブルがあり、これを日付テーブルに接続して標準時間分析を実行できるようになりました。
このようにして問題は解決されました。ただし、Melissa のエントリには、ここでも強調しておきたい特定のコメントがありました。
これが重要なポイントだと思います。ここで説明した手順の一部は複数回繰り返されました。メリッサがここで行ったように、これらの毎日の計算を 1 つのステップに簡単にまとめることができます。彼女の作業も確認することを強くお勧めします。
結論
このテクニックを試してみて、ご自身のレポートに使用していただければ幸いです。データの粒度の問題に対処することで、より多くのデータ ポイントを作成し、レポートの詳細をドリルダウンできるようになります。
ハルーン
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