Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Автоматизация процессов фильтрации и очистки данных может значительно сэкономить время. В сегодняшнем уроке я собираюсь продемонстрировать, как можно сравнивать и объединять запросы с помощью антиприсоединения в Excel с Power Query. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.
Начну со сценария. У нас есть два списка экспертов, которые были сгенерированы фиктивно (некоторые имена могут быть знакомы). Скажем, у меня слева эксперты по Python, а справа от меня специалисты по LuckyTemplates. Что я хочу знать, так это то, что я вижу, что есть некоторые общие имена, но я хочу выяснить, кто является экспертом только по Python, а кто — только экспертом по LuckyTemplates. Это то, что мы собираемся сделать с Anti Joins.
Оглавление
Сравните и объедините запросы, используя анти-объединения в LuckyTemplates
Мы можем сделать это в двух направлениях. Левый Anti Join будет таблицей 1 здесь слева. Мы узнаем значения, которые можно найти только в этой левой таблице. Кто только делает Python в этом случае? Правый Anti Join на другой стороне будет иметь ту же идею. Кто использует только LuckyTemplates?
Давайте запустим это в Excel. В моей демонстрации у нас будет две таблицы. У нас будет население США в 1950 году, а затем снова в 2020 году. Я хочу выяснить, какие города находятся только в одной из этих таблиц. Итак, давайте попробуем это.
Это топ-10 городов по населению за те годы переписи. Я хочу знать, какие из них уникальны. Мы знаем, что Нью-Йорк большой. Мы знаем, что Чикаго большой, но какие из них не были включены в перепись 1950 года или наоборот? Это то, что я собираюсь сделать с Power Query.
Давайте войдем в мой редактор запросов. Я собираюсь отредактировать этот запрос и перейти к Merge Queries as New .
У нас есть население 1950, и я собираюсь выбрать население на 2020 год. Общим отношением будет City, и мы хотим, чтобы Joint Type of Left Anti Join , затем нажмите OK.
Как видите, есть матчи, доступные только в 1950 году. Мы увидим такие города, как Детройт, Кливленд и Сент-Луис. С тех пор эти города Среднего Запада потеряли население.
Если вы хотите ввести информацию из переписи 2020 года, вы можете щелкнуть в правом верхнем углу столбца таблицы ( pop_2020 ), и вы найдете эти столбцы, которые вы можете выбрать. В данном случае я не очень беспокоюсь об этих вещах. Все, что я хотел, это список имен, так что мы просто собираемся оставить это как есть прямо сейчас.
Имея это в виду, я собираюсь вернуться к своей таблице 1950 года. Запустим еще раз. Мы собираемся выбрать Merge Queries как New. Мы собираемся сделать 2020 сейчас. Это та же самая идея – отношения будут городом в городе. Но на этот раз мы собираемся сделать Right Anti Join . A Right Anti Join покажет города только 2020 года, а не 1950 года?
Здесь мы увидим обратное. Все, что нам нужно сделать, в этом случае, это щелкнуть по таблице, и мы получим информацию из этой правильной таблицы. Правое антисоединение встречается немного реже, чем левое антисоединение.
Я имею в виду, что в теории это делает то же самое. В данном случае это говорит нам о том, что вот города, которые были обнаружены только в переписи 2020 года. Итак, если мы посмотрим на это, мы увидим много Техаса, мы увидим Калифорнию и т. д. Идея Солнечного пояса, когда люди переезжают в южные и западные штаты, похоже, подтверждается данными.
Наконец, мы закрываем и загружаем это, и мы выбираем Only Create Connection .
Заключение
Anti Joins действительно полезны. Если у вас есть две таблицы данных (или вы можете сделать несколько), и вы хотите увидеть, какие изменения происходят из двух, это может быть полезно. Например, если вы пытаетесь выяснить, какие клиенты не разместили заказ, вы также можете использовать Anti Join.
Может быть, вы хотите выяснить некоторые уникальные значения, или одно конкретное место, или если есть продукты, которые продаются в одном месте, но не продаются в другом, и т. д. Вот несколько интересных способов использования соединения. Anti Joins почти как фильтры на вашем столе.
Я надеюсь, что это заставило вас задуматься о том, как вы могли бы использовать его. Если вы уже используете Anti Joins, сообщите нам, как вы его используете.
Всего наилучшего!
Как объединять запросы в LuckyTemplates
Power Query: объединять файлы из нескольких папок
Как динамически объединять столбцы в таблице Power Query
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из файла .rds в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates.
В этом руководстве по языку программирования DAX вы узнаете, как использовать функцию GENERATE и как динамически изменять название меры.
В этом учебном пособии рассказывается, как использовать технику многопоточных динамических визуализаций для создания аналитических сведений из динамических визуализаций данных в ваших отчетах.
В этой статье я пройдусь по контексту фильтра. Контекст фильтра — одна из основных тем, с которой должен ознакомиться любой пользователь LuckyTemplates.
Я хочу показать, как онлайн-служба LuckyTemplates Apps может помочь в управлении различными отчетами и аналитическими данными, созданными из различных источников.
Узнайте, как рассчитать изменения вашей прибыли, используя такие методы, как разветвление показателей и объединение формул DAX в LuckyTemplates.
В этом руководстве будут обсуждаться идеи материализации кэшей данных и то, как они влияют на производительность DAX при предоставлении результатов.
Если вы все еще используете Excel до сих пор, то сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать LuckyTemplates для своих бизнес-отчетов.
Что такое шлюз LuckyTemplates? Все, что тебе нужно знать