四、位置类(Position)函数实战案例 案例1:成语类型判断 let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name = "表2"]}[Content], 已添加自定义 = Table.AddColumn( 源, "成语类型", each Text.Combine( List.Transform( Text.ToList([成语]), (x) => {"A" .. "E"}{ Text.PositionOf( Text.Combine(List....
=Table.Min(Table.FromValue({}),"Value",{"空表"})={"空表"} 解释:空表代表没有记录的表,但是可以有标题字段名。Table.FromValue({})生成的就是一个标题字段为Value的空表;因为第2条件是必选的,所以至少要有一个字段名才能做匹配,因为Table.FromValue({})返回的是字段名为Value的空表,所以返回指定...
Table.SplitColumn(table astable, sourceColumn astext,splitter asfunction,optionalcolumnNamesOrNumber asany,optionaldefault asany,optionalextraColumns asany) astable 参数1代表需要操作的表;参数2代表需要分割的文本字段,是一个文本格式;参数3是分割操作的函数,可用的分割函数有9个;参数4是拆分后生成的列数或者字...
提取表中的记录数,也就类似于行数,返回的是一个数字格式。 例: Table.RowCount(数据)=3 Table.RowCount(源)=3 解释:这里的3代表在原查询表里找到3条记录数,这个3可以理解为代表图中最左侧的1,2,3,取最大一个值。
Power Query M Table.Pivot( Table.FromRecords({ [key = "x", attribute = "a", value = 1], [key = "x", attribute = "c", value = 3], [key = "x", attribute = "c", value = 5], [key = "y", attribute = "a", value = 2], [key = "y", attribute = "b", value =...
函数名解释 Table.ToRows转换成行的list表格 Table.FromRows从多行list创建表格 Table.ToColumns转换成列的list表格 Table.FromColumns从多列list创建表格 Table.ToRecords转换成记录表 Table.ToList使用指定符号合并成list列表Table.FromList从list创建表格 Table.FromRecords从Record创建表格 Table.FromValue从值创建表格 T...
处理后再转表处理 (Table.FromColumns); 最后展开表 (Table.ExpandTableColumn)。 看不懂,没关系,下面有详细步骤 ↓ 具体步骤: 单击fx 新建步骤。 ❶ 获取待拆分的列名的列表 name = List.Skip (Table.ColumnNames 源)) Table.ColumnNames(源),是用来获取表格标题的函数。也就是 {"姓名","参与完结项目",...
Power Query设计按行和列处理数据的,对于单个单元格的处理可能并不如Excel直观。但是某些场景下,我们的确需要对单个值来进行操作,因此,这篇文章就来详细讲解一下,在power query的查询中,如何来对行、列、值进行操作。, 视频播放量 992、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币
错误处理函数 表达式函数 函数值 行函数 列表函数 逻辑函数 数字函数 记录函数 替换器函数 拆分器函数 表函数 表函数概述 ItemExpression.From ItemExpression.Item RowExpression.Column RowExpression.From RowExpression.Row Table.AddColumn Table.AddFuzzyClusterColumn Table.AddIndexColumn Table.AddJoinColumn Table.Ad...
Power Query是内嵌在PowerBI中强大的数据处理工具,简称PQ(Excel也可以直接导入相应插件,不过我认为用PowerBI更方便,清洗完可以直接建模然后可视化),它的主要功能是对数据进行预处理,便于后期进行数据建模与分析,使用的语言是微软专门为它打造的M函数。本文最先介绍一下它的三大数据结构: ...