Power Query M Table.Group( Table.FromRecords({ [CustomerID = 1, price = 20], [CustomerID = 2, price = 10], [CustomerID = 2, price = 20], [CustomerID = 1, price = 10], [CustomerID = 3, price = 20], [CustomerID = 3, price = 5] }), "CustomerID", {"total", each ...
结果=Table.Group(源, {"发起人"}, {{"计数", each [出差天数=List.Distinct(List.Combine(List.Transform(Table.ToRows(_),(x)=>{Number.From(x{1})..Number.From(x{2})}))),工作日=List.Select(出差天数,each Date.DayOfWeek(Date.From(_))<=4),节假日=List.Select(出差天数,each Date.DayOf...
首先将数据导入到power query: 首先,根据空值和非空值分组: 先合并文本: 再构建序列号和原姓名列,并将其组建成一个list: 再将list用List.Zip转置: 深化合并【分组】list,并转出table即可: 所有步骤如下: let 源=Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 结果= Table.FromRows(List.Combine(Table....
PowerQuery教程:https://www.bilibili.com/video/BV1oa4y1j75e
📊 功能:Table.Group函数在Power Query中用于对表进行分组,并对指定列的值进行聚合运算。🔍 语法:function(table as table, key as any, aggregatedColumns as list, optional groupKind as nullable GroupKind.Type, optional comparer as nullable function) as table📚...
总结:在Power Query中显式指定所有列的数据类型非常重要,它似乎注入了某种属性,让嵌套函数中table具有了record的特征! 除了以上这种情况之外,Record.Field在Table.ReplaceValue中也有一个特殊的行为。 比如说,我们有这样一张对照的record: 如果用Record.Field函数的话,找不到相应的字段,则函数报错: ...
Table.Group(table as table, key as any, aggregatedColumns as list, optional groupKind as nullable number, optional comparer as nullable function) as table 关于按key 定义的键列对 table 行进行分组。 key 可以是单个列名,也可以是列名列表。 对于每个组,构造一个记录,其中包含键列(及其值)以及 ...
=Table.Group(源,"姓名",{"考试科目", each Text.Combine([学科],"/")}) 主要的3个必填参数使用我们基本已经了解,那我们来说下第四参数,全局分组和局部分组。默认省略的情况下是作为全局分组,参数为1。如果需要局部分组,参数为0的话,我们可以看下同样的数据源有什么样的变化。
Power Query M Table.Group( Table.FromRecords({ [CustomerID = 1, price = 20], [CustomerID = 2, price = 10], [CustomerID = 2, price = 20], [CustomerID = 1, price = 10], [CustomerID = 3, price = 20], [CustomerID = 3, price = 5] }), "CustomerID", {"total", each ...
Table.Group分组…Group(Power Query 之 M 语言),数据源:10列55行数据,其中包括含有重复项的“部门”列和可求和的“金额”列。目标:按“部门”列进行分组,显示各部门金额小计。操作过程:【主页】》【分组依据】》“部门”》新列名“金额小计”》操作【求和】》柱“