PowerBI--使用PowerQuery清洗数据

2023-10-27 22:59

本文主要是介绍PowerBI--使用PowerQuery清洗数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、使用List.Accumulate批量值的替换:List.Accumulate(List.Zip({{original_list}, {replace_list}}), table, (x,y)=>Table.ReplaceValue(x, y{0}, y{1}, Replacer.ReplaceValue, {columns}))

let源 = MySQL.Database("192.168.9.128", "Stock_10jqka", [ReturnSingleDatabase=true]),Stock_10jqka_Daily_Stock_Info = 源{[Schema="Stock_10jqka",Item="Daily_Stock_Info"]}[Data],排序 = Table.ReorderColumns(Stock_10jqka_Daily_Stock_Info,{"代码", "名称", "主力净量", "散户数量", "主力金额", "涨幅%", "星级", "现价", "涨速", "总手", "换手", "量比", "总金额", "涨跌", "买价", "卖价", "现手", "涨速%", "实体涨幅", "现均差%", "换手%", "委比%", "总市值", "流通市值", "流通比例", "内盘", "外盘", "内外比", "备注", "TTM市盈率", "净利润?", "市净率", "每股盈利", "昨收", "开盘", "开盘涨幅", "最高", "最低", "5日涨幅", "10日涨幅", "20日涨幅", "年初至今", "振幅%", "买量", "卖量", "笔数", "贡献度", "机构动向", "异动类型", "总股本", "流通股本", "利润总额", "净利润增长率", "每股净资产", "金叉个数", "净流入", "大单流入", "大单流出", "大单净额", "大单净额占比", "大单总额", "大单总额占比", "中单流入", "中单流出", "中单净额", "中单净额占比", "中单总额", "中单总额占比", "小单流入", "小单流出", "小单净额", "小单净额占比", "小单总额", "小单总额占比", "今日增仓占比%", "今日排名", "今日涨幅%", "2日增仓占比%", "2日排名", "2日涨幅", "3日增仓占比%", "3日排名", "3日涨幅", "5日增仓占比%", "5日排名", "10日增仓占比%", "10日排名", "细分行业", "所属行业", "利空", "利好", "数据日期", "Id"}),替换异常值 = List.Accumulate(List.Zip({{"--", "有", "无"}, {"", "True", "False"}}),排序,(x,y)=>Table.ReplaceValue(x, y{0}, y{1},Replacer.ReplaceValue,{"主力净量", "散户数量", "主力金额", "涨幅%", "星级", "现价", "涨速", "总手", "换手", "量比", "总金额", "涨跌", "买价", "卖价", "现手", "涨速%", "实体涨幅", "现均差%", "换手%", "委比%", "总市值", "流通市值", "流通比例", "内盘", "外盘", "内外比", "备注", "TTM市盈率", "净利润?", "市净率", "每股盈利", "昨收", "开盘", "开盘涨幅", "最高", "最低", "5日涨幅", "10日涨幅", "20日涨幅", "年初至今", "振幅%", "买量", "卖量", "笔数", "贡献度", "机构动向", "异动类型", "总股本", "流通股本", "利润总额", "净利润增长率", "每股净资产", "金叉个数", "净流入", "大单流入", "大单流出", "大单净额", "大单净额占比", "大单总额", "大单总额占比", "中单流入", "中单流出", "中单净额", "中单净额占比", "中单总额", "中单总额占比", "小单流入", "小单流出", "小单净额", "小单净额占比", "小单总额", "小单总额占比", "今日增仓占比%", "今日排名", "今日涨幅%", "2日增仓占比%", "2日排名", "2日涨幅", "3日增仓占比%", "3日排名", "3日涨幅", "5日增仓占比%", "5日排名", "10日增仓占比%", "10日排名","利空", "利好"})),数据类型转换 = Table.TransformColumnTypes(替换异常值,{{"主力净量", type number}, {"散户数量", type number}, {"主力金额", type number}, {"涨幅%", type number}, {"星级", type number}, {"现价", type number}, {"涨速", type number}, {"总手", type number}, {"换手", type number}, {"量比", type number}, {"总金额", type number}, {"涨跌", type number}, {"买价", type number}, {"卖价", type number}, {"现手", type number}, {"涨速%", type number}, {"实体涨幅", type number}, {"现均差%", type number}, {"换手%", type number}, {"委比%", type number}, {"总市值", type number}, {"流通市值", type number}, {"流通比例", type number}, {"内盘", type number}, {"外盘", type number}, {"内外比", type number}, {"备注", type number}, {"TTM市盈率", type number}, {"净利润?", type number}, {"市净率", type number}, {"每股盈利", type number}, {"昨收", type number}, {"开盘", type number}, {"开盘涨幅", type number}, {"最高", type number}, {"最低", type number}, {"5日涨幅", type number}, {"10日涨幅", type number}, {"20日涨幅", type number}, {"年初至今", type number}, {"振幅%", type number}, {"买量", type number}, {"卖量", type number}, {"笔数", type number}, {"贡献度", type number}, {"机构动向", type number}, {"异动类型", type number}, {"总股本", type number}, {"流通股本", type number}, {"利润总额", type number}, {"净利润增长率", Currency.Type}, {"每股净资产", type number}, {"金叉个数", type number}, {"净流入", type number}, {"大单流入", type number}, {"大单流出", type number}, {"大单净额", type number}, {"大单净额占比", type number}, {"大单总额", type number}, {"大单总额占比", type number}, {"中单流入", type number}, {"中单流出", type number}, {"中单净额", type number}, {"中单净额占比", type number}, {"中单总额", type number}, {"中单总额占比", type number}, {"小单流入", type number}, {"小单流出", type number}, {"小单净额", type number}, {"小单净额占比", type number}, {"小单总额", type number}, {"小单总额占比", type number}, {"今日增仓占比%", type number}, {"今日排名", type number}, {"今日涨幅%", type number}, {"2日增仓占比%", type number}, {"2日排名", type number}, {"2日涨幅", type number}, {"3日增仓占比%", type number}, {"3日排名", type number}, {"3日涨幅", type number}, {"5日增仓占比%", type number}, {"5日排名", type number}, {"10日增仓占比%", type number}, {"10日排名", type number}})
in数据类型转换

2、使用Table.ReplaceValue进行条件替换;

情景如下:

如何找出一列中包含任意数字的行?比如,我们想找出车号列。车号中,肯定是要包含0-9的一个数字的,如果没数字的话,就认为此行作废。

Table.SelectRows( table, each  List.Count(Splitter.SplitterTextbyAnyDelimiter({"0".."9"})(_[车号]))>1)

3、实例 

let文件夹 = "D:\采购对账\安丘尚居\",文件表 = Table.SelectRows( Folder.Files(文件夹), each Text.Contains([Name], "尚居")),// 最近文件 = List.Min(List.MaxN(Table.SelectRows(文件表, each Text.Contains([Name], "鑫汇")),1)),最新时间 = List.Max(文件表[Date modified]),示例文件 = 文件夹& Table.SelectRows(文件表, each [Date modified]=最新时间)[Name]{0},源 = Excel.Workbook(File.Contents(示例文件)),展开 = Table.SelectRows(源,each not Text.Contains([Name],"$"))[Data]{0},提标 = Table.RenameColumns(展开, List.Zip({Table.ColumnNames(展开), List.Transform(Table.ToList( Table.Transpose(Table.FindText(展开, "车"))), each Text.Remove(_, " "))}),MissingField.Ignore),筛选 = Table.SelectRows(提标, each List.Count(Splitter.SplitTextByAnyDelimiter({"0".."9"})([车号]))>1),改类型 = Table.TransformColumnTypes(筛选,{{"毛重时间", type datetime}, {"毛重", type number}, {"皮重", type number}, {"净重", type number}, {"皮重时间", type datetime}}),分组 = Table.ExpandTableColumn(Table.Group(改类型, {"车号"}, {"尚居", each _}), "尚居", {"毛重时间", "净重","流水号"}, {"尚居.毛重时间", "尚居.净重","尚居.流水号"}),排序 = Table.Buffer(Table.Sort(分组, {{"车号", Order.Ascending},{"尚居.毛重时间", Order.Ascending}})),索引 = Table.AddIndexColumn(排序, "索引", 0, 1, Int64.Type),二出 = Table.AddColumn(索引, "尚居.下次出厂时间", each try if [车号] = 索引{[索引]+1}[车号] then 索引{[索引]+1}[尚居.毛重时间] else 月底日期 otherwise 月底日期)in二出

这篇关于PowerBI--使用PowerQuery清洗数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/289001

相关文章

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法

《Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法》本文深入探讨了使用Python的pip工具实现包自动更新的各种方法和技术,我们将从基础概念开始,逐步介绍手动更新方法、自动化脚本编写、结合CI/C... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Spring Boot中WebSocket常用使用方法详解

《SpringBoot中WebSocket常用使用方法详解》本文从WebSocket的基础概念出发,详细介绍了SpringBoot集成WebSocket的步骤,并重点讲解了常用的使用方法,包括简单消... 目录一、WebSocket基础概念1.1 什么是WebSocket1.2 WebSocket与HTTP

C#中Guid类使用小结

《C#中Guid类使用小结》本文主要介绍了C#中Guid类用于生成和操作128位的唯一标识符,用于数据库主键及分布式系统,支持通过NewGuid、Parse等方法生成,感兴趣的可以了解一下... 目录前言一、什么是 Guid二、生成 Guid1. 使用 Guid.NewGuid() 方法2. 从字符串创建

Python使用python-can实现合并BLF文件

《Python使用python-can实现合并BLF文件》python-can库是Python生态中专注于CAN总线通信与数据处理的强大工具,本文将使用python-can为BLF文件合并提供高效灵活... 目录一、python-can 库:CAN 数据处理的利器二、BLF 文件合并核心代码解析1. 基础合

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

Spring IoC 容器的使用详解(最新整理)

《SpringIoC容器的使用详解(最新整理)》文章介绍了Spring框架中的应用分层思想与IoC容器原理,通过分层解耦业务逻辑、数据访问等模块,IoC容器利用@Component注解管理Bean... 目录1. 应用分层2. IoC 的介绍3. IoC 容器的使用3.1. bean 的存储3.2. 方法注

MySQL 删除数据详解(最新整理)

《MySQL删除数据详解(最新整理)》:本文主要介绍MySQL删除数据的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录一、前言二、mysql 中的三种删除方式1.DELETE语句✅ 基本语法: 示例:2.TRUNCATE语句✅ 基本语