什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
Power Query 是數據轉換的強大工具。了解查詢編輯器中的功能區和窗格後,下一步就是熟悉它的各種功能。
在本教程中,我們將快速概述可幫助您組織數據的不同 Power Query 編輯器工具。
目錄
Power Query 工具 #1:高級編輯器
在“主頁”選項卡下,您可以看到“高級編輯器”選項。
單擊時,它會打開高級編輯器窗口。
在此窗口的左上角,在查詢名稱的對面,您會找到顯示選項下拉菜單和問號。
當您單擊問號時,它會打開一個標準瀏覽器,將您直接帶到Power Query M 函數參考。
如果您想查找可用函數或探索它們的工作原理,這將特別方便。高級編輯器還允許您選擇 M 代碼的顯示選項。單擊“顯示選項”時,您可以在四種顯示之間進行選擇。
例如,如果您選擇顯示行號,高級編輯器生成的 M 代碼將寫在一行中。
但是,除非啟用自動換行選項,否則此顯示選項將要求您經常滾動。啟用此功能後,M 代碼將自動縮進並拆分為多行。
您無法在高級編輯器窗口中調整字體大小。但是,您可以通過同時按Ctrl+Shift和加號放大或減號縮小來放大和縮小。按Ctrl+0恢復默認縮放百分比。這些縮放選項也適用於查詢編輯器。
Power Query 工具 #2:數據配置文件
轉到“視圖”選項卡並關注“數據預覽”部分。
默認情況下,列分析僅在前一千行上執行。在此示例中,即使禁用了配置文件選項,您也可以使用列標題正下方的綠線看到列質量的片段。
在預覽的右下角,有一個省略號。如果單擊它,您將可以訪問一個菜單,其中包含允許您立即開始處理數據的選項。
如果啟用列質量選項,列標題下會出現一個新行。此行顯示與將鼠標懸停在綠線上時相同的信息。
如果啟用Column Distribution選項,將出現另一行。
這顯示每列的不同和唯一值的數量。它還可以幫助確定數據的一致性。
快速瀏覽一下,您可以看到數據是否均勻分佈。這使得在繼續工作之前更容易識別數據中需要排序的問題。
接下來,如果您啟用“列配置文件”選項,您將在底部看到數據的列統計信息和值分佈。
除了到目前為止您已經看到的數字之外,此選項還根據您的數據類型提供更詳細的解釋。
此外,如果單擊值分佈部分右上角的省略號,則可以通過設置更改組。
同樣,省略號菜單的選項會根據數據類型而變化。如果您選擇一個文本列,您將獲得一組不同的分組依據選項。
Power Query 工具 #3:查詢依賴視圖
單擊View 選項卡下的Query Dependency按鈕。
然後會出現一個新窗口,顯示從一個查詢到下一個查詢的數據流。
如果您單擊一個查詢,它的所有關聯查詢都會突出顯示。
這樣可以更輕鬆地跟踪報告中的錯誤。您還可以查看查詢的加載目標。
根據您的個人喜好,您可以通過單擊底部的下拉菜單在視圖之間切換。
如果你想刪除一個帶有 dependencies 的查詢,你會收到一個通知,列出你想刪除的查詢的所有下游查詢。
Power Query 永遠不允許您刪除具有依賴項的查詢。
但是,如果您確實需要刪除具有依賴關係的查詢,您有兩種選擇。首先,您可以刪除下游查詢。其次,您可以更改它們的數據源,使它們不再依賴於您要刪除的查詢。
結論
在了解查詢和 M 代碼之前,首先了解查詢編輯器中的功能及其工作原理很重要。
通過了解查詢編輯器的組織方式及其功能,您可以在工作時更輕鬆地瀏覽程序。快捷方式和快速訪問選項也將幫助您更高效地工作。
梅麗莎
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