Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
W dzisiejszym poście na blogu przedstawię rozwiązanie, które rozwiąże problemy z szczegółowością danych. W LuckyTemplates jesteśmy zwolennikami ubrudzenia sobie rąk. Nasza trwająca seria ma na celu zastosowanie w praktyce tego, czego się nauczyłeś. Uważamy, że nie ma szybszego sposobu na nauczenie się usługi LuckyTemplates niż zakasanie rękawów i rozpoczęcie pracy. Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
W przypadku poproszono nas o zebranie kilku podsumowanych danych i utworzenie dziennej tabeli faktów za pomocą zapytania potęgowego. W LuckyTemplates dostępnych jest obecnie całkiem sporo treści, które obejmują coś w tym stylu przy użyciu języka DAX. Dla tych z Państwa, którzy przystąpili do certyfikacji, jednym z kluczowych modułów jest analiza budżetowania. Jedną z kwestii omówionych w tym module było podzielenie budżetu na poszczególne dni, więc zachęcamy do sprawdzenia tego.
Spis treści
Rozpoczynanie od edytora Power Query
Co ciekawe, większość osób podchodziła do swoich rozwiązań w ten sam sposób. W tym poście opiszę, jak sobie z tym poradziłem. Przejdźmy do edytora Power Query. Zaczynając od widoku podsumowania, pierwszą rzeczą, którą zrobiłem, było upewnienie się, że są one w formacie daty i dziesiętnym.
Pierwszym krokiem było poznanie liczby dni między datą początkową a datą końcową. Pomoże mi to uzyskać dzienne wartości, których będę potrzebować w kolumnach Cost , Consumption i Emission .
można to zrobić na wiele sposobów . To jest sposób, w jaki to zrobiłem.
Dodałem nową kolumnę i nazwałem ją Czas trwania, a następnie dodałem datę końcową minus datę początkową.
Wyniki wyglądają całkiem nieźle. Mamy kolumnę Czas trwania.
Następną rzeczą do zrobienia jest utworzenie kolumny dat, tak aby każda data między 1/10 a 11/30 była w jednej kolumnie. Mogę szybko utworzyć listę, zamieniając ją na liczbę całkowitą.
Dodanie niestandardowej kolumny
Pozostało tylko dodać niestandardową kolumnę. Nazwę tę kolumnę Data i użyję nawiasów klamrowych, aby utworzyć listę dat początkowych aż do daty końcowej.
Wynik dał mi tę listę. Mogę rozwinąć do nowych wierszy lub wyodrębnić wartości.
W tym przypadku wybieram rozwinięcie do nowych wierszy. Nasza lista jest teraz od 1/10 aż do 11/30.
Teraz mogę się pozbyć tych dwóch kolumn, ponieważ już ich nie potrzebuję.
Mam teraz ładne, uporządkowane kolumny Date , Cost , Consumption i Emission .
Muszę utworzyć kolejną niestandardową kolumnę i nazwać ją Kosztem dziennym, gdzie Koszt zostanie podzielony przez Czas trwania.
Wynik wydaje mi się właściwy.
Muszę to zrobić ponownie dla pozostałych dwóch kolumn: Zużycie i Emisja. Następnie muszę pozbyć się wszystkich kolumn, których nie potrzebuję.
Teraz mam dzienny koszt, dzienne zużycie i dzienną emisję. Mogę nawet zmienić nazwy tych kolumn na Koszt, Zużycie i Emisja. Mam tę pojedynczą tabelę dat, którą mogę teraz połączyć z tabelą dat i móc przeprowadzić standardową analizę czasu.
W ten sposób omawiano problem. Jednakże, pojawił się szczególny komentarz do wpisu Melissy, który również chciałem tu podkreślić.
Myślę, że jest to kluczowy punkt. Niektóre kroki, które tutaj omówiłem, były powtarzane wiele razy. Możesz z łatwością połączyć te codzienne obliczenia w jeden krok, tak jak zrobiła to tutaj Melissa, i gorąco polecam przejrzenie również jej pracy.
Wniosek
Mam nadzieję, że możesz pobawić się tą techniką i mam nadzieję, że możesz użyć jej do własnych raportów. Rozwiązując problemy z szczegółowością danych, będziesz mógł tworzyć więcej punktów danych i analizować najdrobniejsze szczegóły raportów.
Haroon
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.