power query中M函数和处理数据

M函数

power query的M公式使用官方文档
学习视频链接
调用函数:新建查询-空查询,fx=#shared,可以查看所有函数,到表中。

Table.FromRecords使用记录字段名称作为列名称,通过记录创建表。
Table.FromRecords({
    [CustomerID = 1, Name = "Bob", Phone = "123-4567"],
    [CustomerID = 2, Name = "Jim", Phone = "987-6543"],
    [CustomerID = 3, Name = "Paul", Phone = "543-7890"]
})
Table.AddColumn添加列
Text.Range(列,开始位数,要取的位数)

转换奇偶:转换-标号列-信息-偶数,显示TRUE或者FALSE,然后转换数据类型。

横向合并数据(相当于vlookup函数):选择主表,开始-合并查询,选择副表,选择匹配字段(用来连接两表的字段),连接种类(内连接,左外连接,右外连接),确定,然后选择要显示的字段。

纵向合并流程:将有相同字段名的字段纵向合并到一起,将不同字段名的字段追加在最后,非匹配的字段标记为空值。选择主表,开始-追加查询,选择副表,确定。

错误提示:找不到文件,需在步骤中退回到源的步骤,修改文件路径。

数据处理方法

1、处理重复数据

识别重复行的方法
1:使用公式countif
countif结果大于1,说明有重复值
2:排序关键字段后使用公式if
排序后,如果值等于上一个单元格,说明有重复值
3:利用数据透视表

去重方式
1:Excel数据-排序和筛选-高级-去掉重复值
2:识别重复行后删除
3:power query 开始-删除重复项

2、处理不完整数据

查找缺失值
1,使用CTRL+F
2,使用定位条件CTRL+G
3,利用排序筛选

处理缺失值
1,使用0替换数值类缺失值
2,使用平均值替换数值类缺失值
3,删除含有缺失值的记录或者不对此类记录进行操作
4,暂时保留缺失值行,在有必要时在进行处理

3、处理异常值

根据业务逻辑去判断,或者使用散点图查看


image.png

处理格式错误数据
转换类型:
1,设置格式:设置单元格格式
2,使用分列功能:数据-分列
3,使用公式不全信息后转换:


image.png

需要相互转换的数据类型有:文本型,日期型,数值型

4、数据标准化

1,min-max标准化:新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值)
2,使用标准分进行标准化:标准分=(原始分-平均分)/标准差
标准差使用STDEV公式计算

5、设置变量权重

加权平均
---纵向和横向对比,横向重要则为1,纵向重要则为0
---横向加总
----每个阶段合计值/合计总值100%
加权平均值=变量1
变量1的权重+变量N*变量N的权重

大气质量数据处理案例

image.png

源文件


image.png

处理流程:将数据导入power query中--处理导入的数据--合并个表信息生成完成数据信息


image.png

从日期提取年,月,季度——添加列-日期-年/季度/月

主页—将第一行用作标题

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,525评论 6 507
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,203评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,862评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,728评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,743评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,590评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,330评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,244评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,693评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,885评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,001评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,723评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,343评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,919评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,042评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,191评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,955评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容