首先,我们直接在Power Query里,添加一个步骤,查看Duration.TotalDays函数的帮助: 这里的说明“跨越的总天数”,可能不太好理解,或者说还可能引起理解的误差,但其中的示例及其结果,还是比较明显的。 接下来,我们再增加一个步骤,看看Duration.Days的帮助: 这个说明就很明确了:返回duration的天数部分!当然,其中的示例举得...
powerquery的duration.days格式 在Power Query(也称为Microsoft Power BI查询编辑器或Excel中的Power Query功能)中,`Duration.Days`函数用于从一个持续时间表达式中提取天数。这个函数帮助用户计算两个日期之间的完整天数差。 例如,在Power Query的M语言中,如果您有一个开始日期和结束日期,并希望计算这两个日期之间相隔...
Duration.Days([结束日期]-[开始日期])+1, #duration(1, 0, 0, 0) ) List.Dates生成一个日期列表,第一个参数是开始日期,第二个参数是日期列表的计数,第三个参数日期之间的间隔,#duration () 4 个参数来控制生成序列的间隔数据和粒度:天、小时、分钟和秒。 上面的公式生成一列list,点击某个单元格的list...
这里用到了Table.TransformColumns函数,它可以在不添加自定义列的情况下,直接对表中的某个字段进行特定处理。 具体处理用的是Date.AddDays函数,把订单日期列的所有日期都移动上面计算出的天数。 同样再添加一个步骤,再对发货日期也加上这个天数: = Table.TransformColumns( 调整订单日期, {{"发货日期", each Date....
= List.Dates(StartDate, Duration.Days(EndDate - StartDate) + 1, #duration(1, 0, 0, 0)) 然后选中这一列,右键选择到表,将值列表转换成表。 默认选项即可,点击确定。 然后重命名列,将列名从 Column1 改为 Date。 重命名完之后修改一下数据类型,从文本改为日期,点击转换选项卡下的更改数据类型即可。
DayCount = Duration.Days(Duration.From(EndDate - StartDate)), Source = List.Dates(StartDate,DayCount,#duration(1,0,0,0)), TableFromList = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing()), ChangedType = Table.TransformColumnTypes(TableFromList,{{"Column1", type date}}), ...
然后,我们使用Duration.Days函数计算这两个日期之间的天数。 最后,将持续时间以整数形式存储到DurationInDays中,并在最后一行中返回结果。 结论 在MQuery中计算日期之间的持续时间很容易。 使用Duration函数,您可以计算任何持续时间单位之间的持续时间,例如天数、月数、小时数等。 希望本文可以帮助您开始在Power BI的MQu...
Duration.TotalDays(Date.From(DateTime.FixedLocalNow())-[成立日期]) 对于任何一门跟“代码”沾边的工具来说,都不会那么“傻”,需要对一个同样的东西不断重复写的——所以,一定有个东西叫“变量”,一旦设置了变量,就可以重复调用,只是在不同的工具里,设置变量的方式不一样而已。
c=Duration.TotalDays(b-a) in c 这里通过在PowerQuery中使用变量的形式,分步骤来计算的,a计算的是订单日期列的最大日期;b计算的是今天的日期;c是这两个日期相差的天数。 (添加的步骤默认的名称是"自定义",你可以右键对步骤重命名) 这里的计算结果727,就是2021年12月31日距离今天2023年12月28日的天数: ...
Power BI Desktop 在 Power Query 編輯器中支援五個 日期/時間 資料類型。 在載入到 Power BI Desktop 數據模型時,Date/Time/Timezone 和Duration 會進行轉換。 此模型支援 日期/時間,或者您可以將值格式化為 Date 或Time。日期/時間 代表日期和時間值。 基礎 日期/時間 值會儲存為 十進位數 類型,因此您可以...