Number.From、Number.FromText、Number.ToText、Number.IsOdd、Number.IsEven Number.From Number.FromText Number.ToText Number.IsOdd Number.IsEven Number.ToText 等价于format,某些情况可做正负零判断代替IF https://docs.microsoft.co
Number.ToText 将数值格式数据转换成文本 条件判断 if else then try otherwise 三、M函数学习手册 M函数学习网站 在添加自定义列的对话框下方有一行蓝色的字「了解 Power Query 公式」，这其实是一个网页链接打开以后可以知道微软官方 Power Query M 函数 文档。打开链接以后我们可以看到所有的 M 函数列表，并且对...
Power Query M 複製 1 + "2" // error: adding number and text isn't supported 評估時遇到未定義運算子條件的運算式會評估為「錯誤」。中繼資料「中繼資料」是與某值相關聯的值相關資訊。 以記錄值表示的中繼資料,稱為「中繼資料記錄」。 中繼資料記錄的欄位,可用於儲存值的中繼資料。
Table.ToNavigationTable 此函数添加扩展所需的表类型元数据,以返回 Power Query 可识别为导航树的表值。 有关详细信息,请参阅导航表。 Power Query M复制 Table.ToNavigationTable = ( table as table, keyColumns as list, nameColumn as text, dataColumn as text, itemKindColumn as text, itemNameColumn ...
Power Query M DataAccessFunction = (url as text) as table => let _url = ValidateUrlScheme(url), source = Web.Contents(_url) in source; 检索数据 Value.WaitFor 发出异步 HTTP 请求并且需要在请求完成之前轮询服务器时,此函数非常有用。
Power Query M 复制 // Similar to TripPin.Feed, but is expecting back a scalar value. // This function returns the value from the service as plain text. TripPin.Scalar = (url as text) as text => let _url = Diagnostics.LogValue("TripPin.Scalar url", url), headers = DefaultRequestHe...
Power Query中数据分割函数详解(4) 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...
M函数是Power Query专用的函数语法,使用M函数可以帮助我们自由灵活地完成数据导入、整合、加工处理等任务工作。Power Query的界面操作只能发挥其全部能力的20%,剩余80%的能力都要通过M函数来实现。 M函数在使用方法上与Excel的基本函数功能完全不同,M函数更像是一门专用于数据处理的编程语言,学习M函数首先我们要了解它...
一、text文本类 1、Text.PositionOf 功能: 返回文本中指定的内容出现的位置。默认情况下是返回指定的内容第一次出现的位置。如果提供的指定的内容在文本中未找到,则返回-1. 语法: Text.PositionOf( 文本as text, 指定的内容as text, 出现的次数 number or type, [比较器] as function ) as any ...
单列数据转多列,主要涉及的就是分组后的索引添加,然后进行透视。 (二) 主要涉及知识点 1. 添加索引并取模 Table.AddIndexColumn,Number.Mod(指定行或列数) 2. 分组依据的同时表内添加索引 Table.Group,Table.AddIndexColumn 3. 展开数据后的透视