#Powerquery pq从入门到精通,笔记梳理

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小编点评

**视频标题:** leila 的 Power Query 从入门到精通翻译课 **平台:** B站 **博主:** ms_excel **课程内容:** * 第一个视频介绍 Power Query 的基本概念和功能,并展示如何创建第一个 Power Query 连接。 * 第二视频深入讲解 Power Query 的语法,包括数据类型、连接器、筛选条件等。 * 第三个视频介绍 Power Query 的内置函数,包括文本替换、字符串提取、日期格式化等。 * 第四个视频展示如何使用 Power Query 创建自定义函数,并解释自定义函数的使用场景。 * 第五个视频讲解 Power Query 的数据过滤功能,包括根据条件筛选数据。 * 第六视频介绍 Power Query 的数据连接功能,包括连接各种数据源,如 Excel、网站、数据库等。 * 第七视频展示如何使用 Power Query 进行数据分析,包括计算值、分组、排序等。 * 第八视频介绍如何创建一个自定义 Power Query 工作表,并分享该工作表。 **总结:** 这系列视频为 Power Query 新手提供非常宝贵的学习资源,涵盖了 Power Query 的所有核心功能,并结合实际案例和示例,帮助用户快速掌握该工具。 **建议:** * 可以根据自身需求调整学习顺序。 * 可以加入视频评论区交流学习心得。 * 可以根据自身工作场景更新该课程的实际用法。

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#Python 利用pandas 合并csv/xlsx文件

上次我们分享了利用powerquery来合并文件进行数据分析,但是Pq有一部分局限性,在现实工作中,我们往往需要合并多个文件去处理数据, 如果面对20个甚至更多的文件,pq中的每一步的步骤都会去读取每个文件,运行速度会十分慢,那么有没有简单的解决方法吗? 答案是:可以考虑合并成一个文件后来处理。 我

#Powerquery 利用M函数合并文件(CSV、Text、Xlsx)

在日常工作中,我们往往会遇到多个文件需要合并的情况,本文一起探讨一下利用M函数合并文件的案例。 由于需要合并的文件的格式不同,也需要选择不同的M函数来进行合并,本文将分享三个格式的合并案例。 首先介绍一下合并步骤, 1:对新建一个新查询,数据源选择为目标文件的路径。 2:点击转化数据 3:添加一个自

#Powerquery 数据结构基础 一维数据与二维数据

本文参考了采悟老师的文章,推荐大家看原文,本文为笔记随笔 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzQwMjY4MA==&mid=2484068871&idx=1&sn=4ab596602ed0a4c851755673d8fcf37a&chksm=8e0c48d0

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一:概述 Power Query中的分组依据,类似于Excel中的分类汇总功能,可以按照某一分类对某列数据或某几列数据进行去重操作和聚合计算(求和、计数、求平均、非重复行计数等),并在去重的过程中将其他数据列按照用户指定的方式, 对其进行聚合以便生成与依据列相对应的数据。在实际工作中,当我们遇到原始