一、导入数据及切换存储位置

1.导入数据

数据>获取数据>启动Power Query编辑器>主页>新建源

例如：导入CSV文件

数据>获取数据>启动Power Query编辑器>主页>新建源>文件>文本/CSV>选择文件>导入>确定>主页>关闭并上载至>现有工作表 或者 新工作表>确定

2.回到Power Query编辑器

1）方法一：数据>获取数据>启动Power Query编辑器

2）方法二：数据>查询和链接>双击需要的链接

3.切换存储位置

加载到Power Query编辑器的不可以直接在进行关闭并上载至，即不能直接对获得的数据表的位置进行修改

1）解决方法一：数据>查询和链接>右键目标链接>加载到>仅创建链接>确定>在右键选择加载到>表>现有工作表 或 新工作表>确定

2）解决方法二：剪切数据表到需要的位置

二、行列管理及筛选

1.删除空白行

第三季度各区预计销售额汇总
区域 产品分类 预计销售额
东区 服装 88,888,888
东区 辅助用品 161,574
东区 配件 3,635,720
东区 自行车 22,059,206
区域 产品分类 预计销售额
南区 服装 281,120
南区 辅助用品 126,424
南区 配件 2,923,210
南区 自行车 17,408,316
区域 产品分类 预计销售额
西区 服装 452,260
西区 辅助用品 228,852
西区 配件 4,058,615
西区 自行车 25,954,963
区域 产品分类 预计销售额
北区 服装 556,511
北区 辅助用品 267,961
北区 配件 5,275,135
北区 自行车 31,938,793

1）将需要处理的表上传到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）删除空白行：主页>删除行>删除最前面几行(可以选择删除前面的多少行)；删除空行

3）提升标题：主页>将第一行用作标题

4）筛选掉中间的标题：点击标题字段的筛选按钮>将需要去除的内容取消勾选

5）修改数据类型：点击标题字段左边的数据类型按钮>选择合适的数据类型

6）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

2.删除间隔行

区域 产品分类 预计销售额
东区 服装 372,960
辅助用品 161,574
配件 3,635,720
自行车 22,059,206
东区 汇总 26,229,460
南区 服装 281,120
辅助用品 126,424
配件 2,923,210
自行车 17,408,316
南区 汇总 20,739,071
西区 服装 452,260
辅助用品 228,852
配件 4,058,615
自行车 25,954,963
西区 汇总 30,694,691
北区 服装 556,511
辅助用品 267,961
配件 5,275,135
自行车 31,938,793
北区 汇总 38,038,400
总计 115,701,621

1）将需要处理的表上传到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）提升标题：主页>将第一行用作标题

3）删除间隔行：主页>删除行>删除间隔行>要删除的第一行(填写第一个要删除的行的行号，例如：5)>要删除的行数(填写需要删除几行，例如：1)>要保留的行数(例如：前面删除的数据在第5行，删除一行，则保留的行数为4)

4）过滤掉其他不需要的行：点击标题字段的筛选按钮>将需要过滤的内容取消勾选

5）填充控制：转换>填充>向下 或者 向上

6）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

三、数据清洗

陈二 陈 二 jason chen jason chen 男 1976
韩十四 韩 十四 kevin han kevin han 男 1975年
李四 李 四 leo li leo li 男 1985
刘一 刘 一 jerry liu jerry liu 男 1971
钱十三 钱 十三 bill qian bill QIAN 男 1979
乔十二 乔 十二 jenny qiao jenny qiao 女 1974
孙七 孙 七 lawrence sun lawrence sun 男 1996
王五 王 五 vince wang vince wang 男 1980
吴九 吴 九 joanna wu joanna wu 女 1971
萧十一 萧 十一 linda xiao linda xiao 女 1973年
张三 张 三 karen zhang karen zhang 女 1977
赵六 赵 六 carol zhao carol zhao 女 1983
郑十 郑 十 anderson zheng anderson zheng 男 1984
周八 周 八 lily zhou lily zhou 女 1984

1.清除空白字符

选中字段>转换>格式>修正>格式>清除

2.将多个连续的空白字符替换为一个

1）将该字段按照空白字符分为两个字段：选中字段>转换>拆分列>按分隔符>选择或输入分隔符：空格>拆分位置：最左侧的分隔符 或者 最右侧的分隔符>确定

2）清除空白字符：选中拆分得来的两个字段>转换>格式>修正>格式>清除

3）转换为首字母大写：选中字段>转换>格式>每个字词首字母大写

4）将处理好的两个字段拼接会一个字段：选中两个字段>转换>合并列>分隔符：自定义为空格(按需求选择)>新列明：为合并后的列起一个列名>确定

四、拆分&合并&提取

会员ID 姓名 身份证号 兴趣爱好
CT-2192 王天宇 546756198510118573 运动
CT-2193 方文成 546803197810073602 饮茶\服饰
CT-2194 钱顺卓 175873198106214890 书籍
CT-2195 王崇江 344564197807067016 影视\饮食\饮食
CT-2196 黎浩然 347430199303047980 书籍\影视\音乐\运动
CT-2197 刘露露 879169198010243578 饮茶\饮食\影视\服饰
CT-2198 陈祥通 763426196808244909
CT-2199 徐志晨 763761199903097962 饮茶\阅读\饮茶
CT-2200 张哲宇 870513198311181384 旅游\音乐\饮茶
CT-2201 王炫皓 870748196712186594 运动\旅游\饮茶
CT-2202 王海德 332833197210209467 运动\影视
CT-2203 谢丽秋 728516198411232398 影视\饮食
CT-2204 王崇江 854419199006022643 饮茶\饮茶
CT-2205 关天胜 778963196610244612 饮茶\服饰\服饰
CT-2206 唐小姐 778795197709246969 饮茶\饮茶\运动\阅读
CT-2207 钱顺卓 763111196607043574 旅游\旅游\影视
CT-2208 刘长辉 413330196811129566 影视\饮食\影视
CT-2209 李晓梅 347801196907079482 书籍\饮食\影视
CT-2210 方文成 347100197509164483 运动\旅游
CT-2211 王雅林 625181198010028372
CT-2212 谢丽秋 362160198210192639 影视\饮茶

1）将需要处理的表上传到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）提取姓：选中姓名字段>添加列>提取>首字符>计数：1>确定>双击字段名称以修改

3）提取名：选中姓名字段>添加列>提取>范围>起始索引(起始下标为0)：1，字符数：10(按需求填写)>确定>双击字段名称以修改

4）提取出生年份：选中身份证号字段>添加列>提取>范围>起始位置：6，字符数：4>确定>双击字段名称以修改

5）提取首要兴趣：选中兴趣爱好字段>添加列>提取>分隔符之前的文本>分隔符：\（按需求填写）>确定>双击字段名称以修改

6）判断性别：选中身份证号字段>添加列>提取>范围>起始位置：16，字符数：1>确定>双击字段名称以修改>将数据类型转换为整型>添加列>信息>奇数 或者 偶数(返回逻辑值)>将数据类型转换为文本>右键>替换值>按需求填写，要替换的值 和 替换为>确定

7）添加尊称列：

（1）生成尊称：添加列>条件列>新列名：尊称，判断条件：列名为性别，如果为男则输出先生，否则输出女士>确定

（2）拼接尊称和姓：先选中姓，再选中尊称>添加列>合并列>分隔符不需要>新列名：尊称>确定>将原来的尊称删掉

8）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

会员ID 姓名 身份证号 兴趣爱好 姓 名 出生年份 首要兴趣 性别 尊称
CT-2192 王天宇 546756198510118573 运动 王 天宇 1985 运动 男 王先生
CT-2193 方文成 546803197810073602 饮茶\服饰 方 文成 1978 饮茶 女 方女士
CT-2194 钱顺卓 175873198106214890 书籍 钱 顺卓 1981 书籍 男 钱先生
CT-2195 王崇江 344564197807067016 影视\饮食\饮食 王 崇江 1978 影视 男 王先生
CT-2196 黎浩然 347430199303047980 书籍\影视\音乐\运动 黎 浩然 1993 书籍 女 黎女士
CT-2197 刘露露 879169198010243578 饮茶\饮食\影视\服饰 刘 露露 1980 饮茶 男 刘先生
CT-2198 陈祥通 763426196808244909 陈 祥通 1968 女 陈女士
CT-2199 徐志晨 763761199903097962 饮茶\阅读\饮茶 徐 志晨 1999 饮茶 女 徐女士
CT-2200 张哲宇 870513198311181384 旅游\音乐\饮茶 张 哲宇 1983 旅游 女 张女士
CT-2201 王炫皓 870748196712186594 运动\旅游\饮茶 王 炫皓 1967 运动 男 王先生
CT-2202 王海德 332833197210209467 运动\影视 王 海德 1972 运动 女 王女士
CT-2203 谢丽秋 728516198411232398 影视\饮食 谢 丽秋 1984 影视 男 谢先生
CT-2204 王崇江 854419199006022643 饮茶\饮茶 王 崇江 1990 饮茶 女 王女士
CT-2205 关天胜 778963196610244612 饮茶\服饰\服饰 关 天胜 1966 饮茶 男 关先生
CT-2206 唐小姐 778795197709246969 饮茶\饮茶\运动\阅读 唐 小姐 1977 饮茶 女 唐女士
CT-2207 钱顺卓 763111196607043574 旅游\旅游\影视 钱 顺卓 1966 旅游 男 钱先生
CT-2208 刘长辉 413330196811129566 影视\饮食\影视 刘 长辉 1968 影视 女 刘女士
CT-2209 李晓梅 347801196907079482 书籍\饮食\影视 李 晓梅 1969 书籍 女 李女士
CT-2210 方文成 347100197509164483 运动\旅游 方 文成 1975 运动 女 方女士
CT-2211 王雅林 625181198010028372 王 雅林 1980 男 王先生
CT-2212 谢丽秋 362160198210192639 影视\饮茶 谢 丽秋 1982 影视 男 谢先生

五、转置&反转行

1.转置

月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月
金额 12,063 24,038 23,768 20,168 21,033 27,299

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）转换>将第一行用作标题 下拉选项>将标题作为第一行>转置>将第一行用作标题>将月份转换为文本

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

月份 金额
1月 12063
2月 24038
3月 23768
4月 20168
5月 21033
6月 27299

2.反转行

内容
对酒当歌
人生几何
譬如朝露
去日苦多
慨当以慷
忧思难忘
何以解忧
唯有杜康
青青子衿
悠悠我心
但为君故
沉吟至今

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）将字段拆分为四列：转换>拆分列>按字符数>字符数：1，拆分：重复>确定

3）处理：转置>反转行>转置>选中所有字段>转换>合并列>确定

4）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

内容
歌当酒对
何几生人
露朝如譬
多苦日去
慷以当慨
忘难思忧
忧解以何
康杜有唯
衿子青青
心我悠悠
故君为但
今至吟沉

六、分组依据

订单编号 客户ID 客户名称 客户省份 销售代表ID 下单日期 产品ID 产品名称 数量 单价 金额
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 731 帽子 1 5.19 5.19
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 743 山地自行车 15 2040 30599.9
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 745 山地自行车车架 4 722.59 2890.36
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 752 山地自行车袜子 7 5.7 39.9
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 731 帽子 3 5.19 15.57
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 743 山地自行车 15 2040 30599.9
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 745 山地自行车车架 2 714.7 1429.4
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 752 山地自行车袜子 6 5.7 34.2
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 758 运动头盔 6 20.19 121.14
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 759 长袖运动衫 7 28.84 201.88
SO458161 11830 广西11830自行车销售有限公司 广西 209 2016/2/29 709 公路自行车 1 3578.3 3578.27
SO458171 14801 浙江14801自行车销售有限公司 浙江 204 2016/2/29 709 公路自行车 1 3578.3 3578.27

1.分组依据

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）主页 或者 转换>分组依据>高级>不够可以添加分组：客户省份；产品名称>聚合字段：列名1为销售数量，操作为求和，柱为数量；列名2为销售金额，操作为求和，柱为金额>确定

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

客户省份 产品名称 销售数量 销售金额
上海 公路自行车 484 738367.87
上海 公路自行车前轮 21 4158.84
上海 公路自行车后轮 13 878.02
上海 公路自行车外胎 6 158.16
上海 公路自行车外胎内胎 3 11.97
上海 公路自行车水壶架 2 17.98
上海 公路自行车车把 1 65.6
上海 公路自行车车架 113 48418.34
上海 冬用手套 121 2757.59
上海 前叉 6 826.14
上海 夏用手套 61 882.65
上海 女士山地短裤 3 209.97

2.分组依据所有行

新增字段：订单总额，对应订单编号的金额合计

Power Query中的每个单元格可以放一个表

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）主页 或者 转换>分组依据>高级>根据 订单编号 分组>订单总额，求和，金额；data，所有行>确定

3）点击data字段右边的展开按钮>将订单编号、使用原始列名作为前缀 都取消勾选>确定

4）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

注：每个单元格都可以存储一张表

订单编号 客户ID 客户名称 客户省份 销售代表ID 下单日期 产品ID 产品名称 数量 单价 金额 订单总额
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 0:00 731 帽子 1 5.19 5.19 33535.3
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 0:00 743 山地自行车 15 2039.99 30599.85 33535.3
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 0:00 745 山地自行车车架 4 722.59 2890.36 33535.3
SO458141 29491 甘肃29491自行车销售有限公司 甘肃 213 2016/2/29 0:00 752 山地自行车袜子 7 5.7 39.9 33535.3
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 0:00 731 帽子 3 5.19 15.57 32402.04
SO458151 29549 海南29549自行车销售有限公司 海南 209 2016/2/29 0:00 743 山地自行车 15 2039.99 30599.85 32402.04

3.非重复值计数

针对客户id进行计数

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）主页>选择列>勾选客户省份，客户ID>确定>分组依据>基本>客户省份>客户数量，非重复行计数>确定

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

客户省份 客户数量
甘肃 65
海南 83
广西 75
浙江 92
天津 72
上海 90
安徽 80
辽宁 80
黑龙江 66
江苏 88
西藏 61

七、透视&逆透视

  • 透视: 将字段的各项值转换为新的字段, 项: 字段的各项非重复值

  • 逆透视: 将字段转换为项

1.透视——聚合

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）选择要透视的列>转换>透视列>值列(按需求选择)>确定

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

2.透视——不要聚合

产品 区域 是否完成
自行车 东区 完成
自行车 南区 完成
自行车 西区 完成
自行车 北区 完成
配件 东区 未完成
配件 南区 完成
配件 西区 完成
配件 北区 完成
服装 东区 完成
服装 南区 完成
服装 西区 未完成
服装 北区 完成
辅助用品 东区 完成
辅助用品 南区 完成
辅助用品 西区 完成
辅助用品 北区 完成

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）选中区域字段>转换>透视列>值列选择 是否完成>高级选项>聚合值函数选择 不要聚合>确定

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

产品 东区 南区 西区 北区
服装 完成 完成 未完成 完成
自行车 完成 完成 完成 完成
辅助用品 完成 完成 完成 完成
配件 未完成 完成 完成 完成

3.逆透视

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）逆透视操作：

（1）需要逆透视的列数量较少：选中所有需要逆透视的列>转换>逆透视列>修改字段名称

（2）需要逆透视的列数量较多：选中所有不需要逆透视的列>转换>逆透视其他列>修改字段名称

3）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

八、分组依据——文本聚合

区域 销售代表 销售金额
北区 孙七 922141
北区 王五 729224
北区 赵六 951278
北区 周八 1095339
东区 陈二 800874
东区 李四 643085
东区 刘一 780376
东区 张三 624187
南区 乔十二 876410
南区 吴九 650423
南区 萧十一 467832
南区 郑十 369241
西区 韩十四 1198631
西区 钱十三 1449233

1）将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

2）分组依据：主页>分组依据>高级>区域>销售代表，求和，销售代表；销售金额，求和，销售金额>确定

3）修改公式：

（1）视图>勾选编辑栏

（2）选中销售代表字段>将 = Table.Group(更改的类型, {"区域"}, {{"销售代表", each List.Sum([销售代表]), type nullable text}, {"销售金额", each List.Sum([销售金额]), type nullable number}}) 改为 = Table.Group(更改的类型, {"区域"}, {{"销售代表", each Text.Combine(List.Distinct([销售代表]), "\"), type nullable text}, {"销售金额", each List.Sum([销售金额]), type nullable number}})

4）将数据上载到Excel中：主页>关闭并上载至>现有工作表 或 新工作表>确定

区域 销售代表 销售金额
北区 孙七\王五\赵六\周八 3697982
东区 陈二\李四\刘一\张三 2848522
南区 乔十二\吴九\萧十一\郑十 2363906
西区 韩十四\钱十三 2647864

九、日期和时间

开始时间 结束时间 持续时间 日期时间时区
2018/5/25 1:26 2018/5/27 11:02 451.6790311 2018/5/25 1:26 +09:00
2013/12/1 12:23 2013/12/22 21:59 630.8727089 2013/12/1 12:23 +09:00
2018/1/10 4:36 2018/1/24 16:36 583.8055702 2018/1/10 4:36 +09:00
2016/12/22 5:35 2017/1/8 17:35 463.5248958 2016/12/22 5:35 +09:00
2012/1/26 7:01 2012/1/27 11:49 941.7627113 2012/1/26 7:01 +09:00
2016/11/24 12:32 2016/12/15 17:20 541.4316206 2016/11/24 12:32 +09:00
2016/9/7 1:28 2016/9/17 8:40 346.3934728 2016/9/7 1:28 +09:00
2013/1/22 1:01 2013/1/26 10:37 145.8946929 2013/1/22 1:01 +09:00
2016/9/3 1:06 2016/10/1 5:54 247.9895469 2016/9/3 1:06 +09:00
2018/2/28 6:10 2018/3/29 18:10 301.1137648 2018/2/28 6:10 +09:00
2017/9/5 9:03 2017/9/6 21:03 520.7092939 2017/9/5 9:03 +09:00
2016/8/26 6:42 2016/9/20 16:18 792.5233288 2016/8/26 6:42 +09:00

将数据加载到Power Query中：数据>来自表格/区域

转换和添加列中都有日期和时间，前者是在原字段中操作，后者是新增字段进行操作

1.年的处理

选中开始时间>添加列>日期>年限

返回值为当前时间减去该时间字段中的时间，中间隔了多少天和时分秒

2.日期

选中开始时间>添加列>日期>仅日期

返回值为所选字段中的年月日

3.年&月&季度&周&天

1）年

（1）选中开始时间>添加列>日期>年

返回值为所选字段中的年

（2）选中开始时间>添加列>日期>年>年份开始值

返回值为所选字段中的年的开始值，如2018/1/1 0：00：00

（3）选中开始时间>添加列>日期>年>年份结束值

返回值为所选字段中的年的下一年的开始值，如原始值为2018/5/25 1:26:33，处理后2019/1/1 0：00：00

2）月

（1）选中时间字段>添加列>日期>月

提取时间字段中的月份

（2）选中时间字段>添加列>日期>月>月份开始值

选中字段中月份的开始值

（3）选中时间字段>添加列>日期>月>月份结束值

选中字段中月份的下个月的开始值

（4）选中时间字段>添加列>日期>月>一个月的某些日

获取选中字段中月份总共的天数

（5）选中时间字段>添加列>日期>月>月份名称

返回值为选中字段中月份的英文名称

3）季度

（1）选中时间字段>添加列>日期>季度>一年的某一季度

返回选中字段中月份所在的季度值

（2）选中时间字段>添加列>日期>季度>季度开始值

返回选中字段中月份所在季度的开始月份的开始值

（3）选中时间字段>添加列>日期>季度>季度结束值

返回选中字段中月份所在季度的下个季度的开始月份的开始值

4）周

（1）选中时间字段>添加列>日期>周>一年的某一周

返回选中字段中时间为一年中的第几周

注意：默认以周天作为一周的开始，需将公式中的对应值改为 each Date.WeekOfYear([开始时间], Day.Monday)

（2）选中时间字段>添加列>日期>周>一个月的某一周

返回值为字段中时间是字段中月份的第几周

注意：默认周天为一周的开始，需将公式中的对应值改为 each Date.WeekOfMonth([时间字段], Day.Monday) 实现从周一开始

（3）选中时间字段>添加列>日期>周>星期开始值

返回值为字段中时间所在周的开始那一天的开始值

注意：默认周天为一周的开始，需将公式中的对应值改为 each Date.StartOfWeek([时间字段], Day.Monday) 实现从周一开始

（4）选中时间字段>添加列>日期>周>星期结束值

返回值为字段中时间所在周的下一周的开始那一天的开始值

注意：默认周天为一周的开始，需将公式中的对应值改为 each Date.EndOfWeek([时间字段], Day.Monday) 实现从周一开始

5）天

（1）选中时间字段>添加列>日期>天

返回日期字段中 天 的部分

（2）选中时间字段>添加列>日期>天>每周的某一日

返回星期的索引号

注意：默认周天开始，索引从零开始，需将公式中的对应值改为 each Date.DayOfWeek([时间字段], Day.Monday) 实现从周一开始

（3）选中时间字段>添加列>日期>天>一年的某一日

该日期是一年中的第几天

（4）选中时间字段>添加列>日期>天>一天开始值

返回值与前面年、季度、周的描述相似

（5）选中时间字段>添加列>日期>天>一天结束值

返回值与前面年、季度、周的描述相似

（6）选中时间字段>添加列>日期>天>星期几

返回当前日期为星期几，返回值为英文形式

4.减去天数

需要选中两个时间字段

选中结束时间，再选中开始时间>添加列>日期>减去天数

返回值为两个时间的天数差

5.合并日期和时间

用于日期和时间的合并

选中日期字段，再选中时间字段>添加列>日期>合并日期和时间

返回值为两个字段的合并字段，数据类型为日期格式

6.最早&最新

1）最早

选择两个时间字段>添加列>日期>最早

返回值为两个时间中过去时间更长的

2）最新

选择两个时间字段>添加列>日期>最新

返回值为两个时间中过去时间更短的

7.时间

1）仅时间

选中时间字段>添加列>时间>仅时间

返回日期时间中的时间部分，即时分秒

2）小时

（1）小时

选中时间字段>添加列>时间>小时

返回字段中的小时部分

（2）小时开头

选中时间字段>添加列>时间>小时>小时开头

返回时间字段所在小时的开始值

（3）小时结尾

选中时间字段>添加列>时间>小时>小时结尾

返回时间字段所在小时的下个小时的开始值

3）分钟

选中时间字段>添加列>时间>分钟

返回日期时间中时间部分的分钟值

4）秒

选中时间字段>添加列>时间>秒

返回日期时间中时间部分的秒值

8.本地时间

选择日期时间时区字段>添加列>时间>本地时间

将原来时间的时区改为当前所在时区的时区值，如：修改前2018/5/25 1:26:00 +09:00，修改后2018/5/25 0:26:00 +08:00

9.持续时间

持续时间字段的格式：天.时:分:秒

添加列>持续时间>......

操作与前面的日期时间操作近似

注：只有持续时间格式的时间字段才可使用

10.分析

日期
2016年3月5日
3月,2016年
2016年,3月
2016年，3月
2016年3月份
July 1st,2016
July 1,2016
2016,Jan
2016,july
2016,july 1st

选中字段>转换>日期>分析

黄色的为无法分析的日期格式

注意：部分日期形式解析不出来

十、数学运算

数值
13
15
10
-19
-13
-20
10.812
20.899
-13.852
-16.288

1.加&减&乘

加：选中字段>添加列>标准>添加>值：填写要给选中的字段统一添加多少，如：5

减、乘 操作与 加 操作近似

2.除

1）除

与加、减、乘操作相似

2）除(整数)

选中字段>添加列>标准>除(整数)>值：填写要给选中的字段统一除以多少，如：3

返回值为两个数相除的整数部分

3）取模

选中字段>添加列>标准>取模>值：填写要给选中的字段统一除以多少，如：3

返回值为两个数相除的余数部分

3.百分比

1）第一个百分比

选中字段>添加列>标准>第一个百分比>值

返回 字段中的值 * 值 / 100，即先将输入的值转换为百分比形式再乘字段中的值

2）第二个百分比

选中字段>添加列>标准>第二个百分比>值

返回 字段中的值 / 值 * 100，即先将字段中的值除以输入的值再乘100

4.科学计数

添加列>科学计数

绝对值：取绝对值、幂：幂运算、平方根：求平方根、阶乘：求阶乘

特殊：

1）求幂：以自然常数 e 作为底数来求指定的次幂，即e的 字段中值 的次方

2）对数：例如10的2次方等于100，即2为以10为底100的对数

（1）常用对数：就是以10为底进行计算，即求以10为底 字段中值 的对数

（2）自然对数：以e作为底数

数值 加法 乘法 减法 除 整除 取模 百分比（乘） 百分比（除） 向上舍入 向下舍入 舍入 偶数 奇数 符号
13 18 26 10 4.333333333 4 1 1.3 130 13 13 13 FALSE TRUE 1
15 20 30 12 5 5 0 1.5 150 15 15 15 FALSE TRUE 1
10 15 20 7 3.333333333 3 1 1 100 10 10 10 TRUE FALSE 1
-19 -14 -38 -22 -6.333333333 -6 -1 -1.9 -190 -19 -19 -19 FALSE TRUE -1
-13 -8 -26 -16 -4.333333333 -4 -1 -1.3 -130 -13 -13 -13 FALSE TRUE -1
-20 -15 -40 -23 -6.666666667 -6 -2 -2 -200 -20 -20 -20 TRUE FALSE -1
10.812 15.812 21.624 7.812 3.604 3 1.812 1.0812 108.12 11 10 10 TRUE FALSE 1
20.899 25.899 41.798 17.899 6.966333333 6 2.899 2.0899 208.99 21 20 20 TRUE FALSE 1
-13.852 -8.852 -27.704 -16.852 -4.617333333 -4 -1.852 -1.3852 -138.52 -13 -14 -14 TRUE FALSE -1
-16.288 -11.288 -32.576 -19.288 -5.429333333 -5 -1.288 -1.6288 -162.88 -16 -17 -17 FALSE TRUE -1

5.统计信息

数值1 数值2 数值3
6 9 3
3 8 10
6 10 8
3 10 8
3 5 10
11 7 3
6 10 8
4 4 1
4 5 9
4 6 5

针对一行数据进行运算，必须选中所有列才能激活功能

1）求和

选中所有列>添加列>统计信息>求和

对每行数据进行求和

2）对非重复值进行计数

选中所有列>添加列>统计信息>对非重复值进行计数

返回一行中不同值的个数

3）标准偏差：(((一组数据中的每个值跟这组数据的均值的差)的平方和)的平均数)的平方根

4）其他操作与求和近似

数值1 数值2 数值3 加法 最大值 平均值 计数
6 9 3 18 9 6 3
3 8 10 21 10 7 3
6 10 8 24 10 8 3
3 10 8 21 10 7 3
3 5 10 18 10 6 3
11 7 3 21 11 7 3
6 10 8 24 10 8 3
4 4 1 9 4 3 3
4 5 9 18 9 6 3
4 6 5 15 6 5 3

十一、查询

1.追加查询

union: 上下合并

注意：合并的两个表的字段名称必须保持一致，但是顺序不必一致

订单编号 金额 客户名称
SO49181 2,182 甘肃17890自行车销售有限公司
SO49182 2,443 浙江16830自行车销售有限公司
SO49183 2,443 安徽16944自行车销售有限公司
SO49184 2,049 广西14129自行车销售有限公司
SO49185 2,049 辽宁14134自行车销售有限公司
SO49186 2,443 上海23526自行车销售有限公司
订单编号 客户名称 客户省份 金额
SO49187 黑龙江23545自行车销售有限公司 黑龙江 2,182
SO49188 江苏26815自行车销售有限公司 江苏 2,049
SO49189 西藏15525自行车销售有限公司 西藏 783
SO49190 河北25033自行车销售有限公司 河北 1,000
SO49191 新疆19435自行车销售有限公司 新疆 1,000

（1）将两个表上再到PowerQuery中

（2）主页>追加查询>追加查询(在当前表内追加另一个表或多个表)；将查询追加为新查询(将想要连接的两个表或多个表合并到新的表中处理)>根据需求勾选 两个表 或者 三个或更多表>选择要追加的表>确定

（3）关闭并上载至

订单编号 客户名称 客户省份 金额
SO49187 黑龙江23545自行车销售有限公司 黑龙江 2181.5625
SO49188 江苏26815自行车销售有限公司 江苏 2049.0982
SO49189 西藏15525自行车销售有限公司 西藏 782.99
SO49190 河北25033自行车销售有限公司 河北 1000.4375
SO49191 新疆19435自行车销售有限公司 新疆 1000.4375
SO49181 甘肃17890自行车销售有限公司 2181.5625
SO49182 浙江16830自行车销售有限公司 2443.35
SO49183 安徽16944自行车销售有限公司 2443.35
SO49184 广西14129自行车销售有限公司 2049.0982
SO49185 辽宁14134自行车销售有限公司 2049.0982
SO49186 上海23526自行车销售有限公司 2443.35

2.合并查询

左右合并，相当于join

工号 姓名 性别 年龄
10001 洪强 男 25
10003 余婵 女 27
10004 贺立 男 20
10005 万兰 女 27
10007 龙锦 男 25
10008 孟斯云 女 27
10009 邱谦 男 29
10010 袁康 男 30
工号 电话 邮箱
10001 13515149810 73516412@qq.com
10002 13515668684 69653798@qq.com
10003 13534101461 31145049@qq.com
10005 13550352712 78347321@qq.com
10006 13523683619 19933678@qq.com
10007 13525688822 39317816@qq.com
10009 13528056566 64913626@qq.com
10010 13516861923 28342132@qq.com

首先将两个表加载到Power Query

合并两个表：主页>合并查询>将查询合并到新的表>选择两个表>分别点击选中两个表的关联字段>选择需要的连接种类>确定

展开另一个表的信息：点击另一个表名称命名的字段右侧的展开按钮>根据需要勾选字段名称>确定

注意：连接种类类似于数据库

  • join: 左右合并,左连接,左连接,内连接,全连接,左反连接,右反连接等

  • 左反: 返回左表存在而右表不存在的数据

  • 右反: 返回右表存在而左表不存在的数据

  • 模糊匹配：将使用模糊匹配执行合并勾选>模糊匹配选项>相似性阈值：当相似度达到多少时就算匹配的

十二、合并多个工作表

1.从工作簿合并多个工作表

前提：表的位置、结构和字段名称是一样的

数据>获取数据>来自文件>从工作簿>找到数据的路径>点击导入>先选择一个表>转换数据>将右侧查询设置中应用的步骤只保留源其他操作步骤都删除>只保留Data字段，其他字段全部删除>点击字段名称右侧的展开按钮>取消勾选使用原始列名作为前缀>确定>转换>将第一行用作标题>点击字段的筛选按钮将重复的标题过滤掉>确定>关闭并上载至

2.从文件夹合并多个Excel

1）工作表名称一致(每个文件内的工作表名一致)

数据>获取数据>来自文件>从文件夹>找到文件夹路径>打开>转换数据>只保留字段名为Content的字段其他字段全部删除>点击字段名右侧的合并文件按钮>选择名称一致的那个表，比如Sheet1>确定>关闭并上载至

2）工作表名称不一致(每个文件内的工作表名不一致)

数据>获取数据>来自文件>从文件夹>找到文件夹路径>打开>转换数据>保留字段名为Content的字段其他字段全部删除>添加列>自定义列>给新列起名：data>自定义列公式：=Excel.Workbook(Content) > 确定>点击data字段右边的展开按钮>只勾选Data字段>确定>对该字段再进行展开>确定>将Content字段删除>转换>将第一行用作标题>将重复的表头过滤掉>关闭并上载至

3.从文件夹合并多个CSV

数据>获取数据>来自文件>从文件夹>找到文件夹路径>打开>转换数据>保留字段名为Content的字段其他字段全部删除>添加列>自定义列>给新列起名：data>自定义列公式：=Csv.Document([Content], [Delimiter="分隔符", Encoding=加载数据时的编码格式]) > 确定>将Content字段删除>对data该字段进行展开>确定>转换>将第一行用作标题>将重复的表头过滤掉>关闭并上载至

十三、管理参数

类似于Excel创建名称: 创建变量, 变量指向某些值

数据>获取数据>来自文件>从工作簿>选择一个工作簿>导入>随便读取其中的任何一个表>删除右侧查询设置中的 更改的类型>主页>管理参数>新建参数>参数名称自定义>建议的值：将工作簿中的所有工作表名称依次写入>指定默认值>当前值>确定>回到查询表>选中右边 查询设置 里的 导航 >用我们创建的参数名称替换当前的名称，如：= 源{[Item="地区信息",Kind="Sheet"]}[Data] 改为 = 源{[Item=工作表,Kind="Sheet"]}[Data]

注：工作表为创建的参数名称，当我们修改工作表的值时，查询表中的数据也会改变

十四、Excel链接MySQL

1.下载并安装连接器

1）Excel专业加强版：MySQL :: Download Connector/NET

2）Excel为家庭学生版： MySQL :: Download Connector/ODBC

2.链接数据库

1）写SQL语句：数据>获取数据>来自数据库>从MySQL数据库>服务器：localhost，如果是服务器的数据库就输入ip地址>数据库：输入要连接的数据库库名>高级>SQL语句：根据需求书写SQL语句>确定>转换数据

2）不写SQL语句：数据>获取数据>来自数据库>从MySQL数据库>服务器：localhost，如果是服务器的数据库就输入ip地址>数据库：输入要连接的数据库库名>确定>选择需要导入的表>转换数据

注：第一次连接数据库需要输入账号密码

Power Query零基础入门（Excel2021专业加强版）相关推荐

  1. 「特征工程」之零基础入门数据挖掘

    Datawhale 作者:吴忠强,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用PCA降维技术等. 特征工 ...

  2. 【零基础入门数据挖掘】-特征工程

    Datawhale 作者:吴忠强,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用PCA降维技术等. 特征工 ...

  3. Arduino零基础入门

    Arduino零基础入门 arduino学习笔记1 - 什么是arduino? 要了解arduino就先要了解什么是单片机,arduino平台的基础就是AVR指令集的单片机. 1.什么是单片机?它与个 ...

  4. 「建模调参」之零基础入门数据挖掘

    Datawhale 作者:徐韬 ,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何建模调参?从简单的模型开始,如何去建立一个模型:如何进行交叉验证:如何调节参数优化等. 建模调参: ...

  5. 「数据分析」之零基础入门数据挖掘

    Datawhale 作者:王瑞楠,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度分析数据?如何对数据进行整体把握,如何处理异常值与缺失值,从哪些维度进行特征及预测值分析 ...

  6. 数据分析 | 带你零基础入门数据挖掘（附代码）

    来源:Datawhale 本文约4200字,建议阅读9分钟 对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度分析数据?如何对数据进行整体把握,如何处理异常值与缺失值,从哪些维度进行特征及预测值分析? 标签: ...

  7. 0基础学python难吗-零基础入门学习Python技术难不难？

    原标题:零基础入门学习Python技术难不难? 近几年对python人才爆发式需求,导致很多人转行进入python开发行业,现如今Python这门语言的就业前景会非常好.相对于其他来说,它语法简单易读 ...

  8. 【零基础入门数据挖掘】-数据分析

    Datawhale 作者:王瑞楠,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度分析数据?如何对数据进行整体把握,如何处理异常值与缺失值,从哪些维度进行特征及预测值分析 ...

  9. 【零基础入门数据挖掘】-建模调参

    Datawhale 作者:徐韬 ,Datawhale优秀学习者 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何建模调参?从简单的模型开始,如何去建立一个模型:如何进行交叉验证:如何调节参数优化等. 建模调参: ...

  10. 如何解析lvx文档_建站零基础入门：手把手教你如何自助建站

    使用阿里云云服务器ECS搭建网站有多种方式,本文主要介绍自助建站的流程. 建站方式 使用ECS建站的方式如下表所示.请根据实际业务需求,选择适合您的建站方式. 自助建站步骤 1.选择服务器. 不同网站 ...

最新文章

  1. 人工智能时代，机器视觉技术的未来趋势
  2. yolov5训练自己的数据
  3. 【网页前端设计Front end】HTML语言基础.下(看不懂你来打我)
  4. vue的post请求data可以传两个参吗_我知道的HTTP请求
  5. 二、在应用中升级----网络部分
  6. mysql cluster 读写分离_mysql数据库集群实现高可用读写分离_一点课堂(多岸学院)...
  7. LightOJ - 1409 Rent a Car(最小费用最大流)
  8. shell中source与sh区别
  9. java对外查询接口注意的地方_Java接口注意点
  10. 【原】解决VS2008编译的程序在某些机器上运行提示“由于应用程序配置不正确，应用程序未能启动”的问题...
  11. AFNnetworking详解
  12. 2018年7月第一周网站建站笔记
  13. 【数学问题2】动力学建模
  14. 【李宏毅机器学习视频汇总】2016~2021李宏毅机器学习内容汇总及一些学习建议
  15. 计算机毕设（附源码）JAVA-SSM久宠宠物店管理系统
  16. 2021水利规范工程建设项目施工监理规范工程量清单计价施工安全（共161份，931M）
  17. 安信可 Telink_825x 环境搭建
  18. 第六章-网络可靠性设计
  19. 网易云/QQ音乐导入Apple Music
  20. Go解决报错 error obtaining VCS status: exit status 128 Use -buildvcs=false to disable VCS stamping

热门文章

  1. jpa findOne()用法
  2. MFC控件响应鼠标中键OnMouseWheel
  3. Ubuntu中禁止与使能鼠标中键的复制功能(vscode出现莫名其妙的多余的代码段)
  4. 离散数学中析取范式，以及合取范式的个人理解
  5. Groovy的规则脚本引擎实战
  6. 【科研分享】推荐系统SCI顶会及顶级期刊 更新于2022-07-13
  7. 生如夏花之绚烂，死如秋叶之静美。 [泰戈尔诗词收集]
  8. jQuery类似QQ空间时间轴效果_事件展示时光轴js特效代码
  9. 10月业务安全月报 | 美国将奇虎360和知道创宇列入黑名单；丰田泄露30万用户信息；苹果曝严重漏洞
  10. 读取assets目录下的文件详细介绍