POWER QUERY数据智能清洗应用实操
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作者王晓均
出版社中国铁道出版社有限公司
ISBN9787113303693
出版时间2023-09
装帧平装
开本其他
定价79.8元
货号1203017939
上书时间2024-08-07
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目录第 1 章新手入门：Power Query 入门掌握1.1 Power Query 入口到底在哪里21.1.1 Microsoft Power Query for Excel 插件2【实例解析】加载 Power Query 插件41.1.2 Excel 中直接集成的 Power Query61.1.3 Power BI 工具中的 Power Query81.2 初识 Power Query 编辑器121.2.1 Power Query 编辑器的启动方法12【实例解析】新建空白查询启动 Power Query 编辑器131.2.2 Power Query 编辑器界面介绍16第 2 章打下基础：Power Query 基本操作详讲2.1 查询表的基本操作252.1.1 列的相关操作25【实例解析】对当日涨跌幅排行榜查询的列字段进行重命名302.1.2 行的相关操作34【实例解析】查阅销售部和后勤部应聘者的面试成绩38【实例解析】在培训考核结果统计查询中根据考核成绩和考核结果排序39【实例解析】查阅产品检验培训中考核成绩在 85 分以上的信息412.1.3 查询表行列转换44【实例解析】转置查阅营收分析数据452.2 查询表中数据的编辑操作472.2.1 更改数据列的数据类型47【实例解析】在商品订单查询中更改数据的显示格式482.2.2 在查询表中填充相同值50【实例解析】在部门销售业绩统计查询中处理 null 值512.2.3 如何替换值和替换错误52【实例解析】在面试成绩查询中完成指定值的替换53第 3 章基本处理：Power Query 数据清洗实战3.1 透视列与逆透视列573.1.1 理解一维表和二维表573.1.2 透视列操作59【实例解析】按小组透视值班表603.1.3 逆透视列操作62【实例解析】查阅员工各季度销售额明细623.2 文本列数据的处理663.2.1 拆分数据列67【实例解析】将导入的供应商资料拆分为表格693.2.2 批量添加前后缀71【实例解析】为员工编号和职务数据分别添加前后缀标识713.2.3 文本内容的提取733.3 数字列数据的处理773.3.1 数字数据的统计处理77【实例解析】统计各面试人员的总成绩和平均成绩793.3.2 数字数据的标准处理80【实例解析】将所有员工的基本工资整体提升 200 元81【实例解析】计算各产品当月的库存金额843.3.3 数字数据的舍入处理85【实例解析】将面试的平均成绩保留两位小数863.4 日期时间数据的处理873.4.1 日期数据的处理88【实例解析】合并拜访计划的日期并显示对应的星期913.4.2 时间数据的处理92【实例解析】计算车辆的停车时长943.4.3 持续时间的处理95第 4 章进阶实战：结构化与分组合并操作4.1 初步认识 Power Query 三大容器974.1.1 List 容器——列表98【实例解析】手动构建查询条件列表100【实例解析】手动构建记录员工职务信息的 List 列表1034.1.2 Record 容器——记录105【实例解析】手动构建一条员工考核记录106【实例解析】手动构建多条员工考核记录1084.1.3Table 容器——表1104.2 结构化列1184.2.1展开1184.2.2聚合1204.2.3提取值1224.3 分组统计1234.3.1 基本分组统计124【实例解析】统计各部门第二季度的平均销量1244.3.2 高级分组统计125【实例解析】统计产品各生产线的总产量和平均产量1254.4 多表合并操作1294.4.1 同一工作簿内的多表合并129【实例解析】将销售业绩统计表文件中的销售 1 部和销售 2 部数据合并1294.4.2 多个工作簿的多表合并133【实例解析】将销售业绩统计文件夹中的多个工作簿文件数据进行合并1344.5 查询表的合并操作1404.5.1 合并查询操作140【实例解析】将员工部门信息和工资信息合并在一起1454.5.2 追加查询操作147【实例解析】将各部门员工升职考核结果合并在一起147第 5 章功能扩充：M 语言的重要认识5.1 M 语言快速入门1515.1.1 M 语言在哪里编写1515.1.2 认识 M 语言的结构1525.1.3 M 代码错误监测与查找1555.1.4 M 语言的常见运算符1575.1.5 M 语言中的注释1605.2 看懂 M 语句的语法1635.2.1 分支语句163【实例解析】根据供货产品不合格率对供应商的重要程度评级1705.2.2 错误捕获与处理语句1735.3 M 函数基本认识1775.3.1 了解 M 函数的基本结构1785.3.2 查看所有内置函数1795.3.3 查看指定函数的帮助180第 6 章高阶应用（一）：M 函数实战之三大容器操作6.1 Table 类函数：操作查询表1856.1.1 添加列：Table.AddColumn()185【实例解析】在面试成绩表中汇总面试人员的总成绩1866.1.2 筛选行：Table.SelectRows()188【实例解析】筛选各项考核成绩都在 80 分（含）以上的考核信息1886.1.3 筛选错误行：Table.SelectRowsWithErrors()190【实例解析】筛选会员信息中存在错误值的行1916.1.4 提取指定范围行：Table.Range()192【实例解析】在业绩统计查询中提取销售 2 部的业绩数据1936.1.5 转换列的值：Table.TransformColumns()195【实例解析】在员工工资核算查询中将所有员工的基本工资提升 300 元1966.2 List 类函数：操作列表1986.2.1 对数据列进行求和运算：List.Sum()198【实例解析】在销量统计查询中汇总各员工第一季度的总销量1986.2.2 对数据列进行求平均值运算：List.Average()200【实例解析】在上半年费用统计查询中计算各项目的平均费用2016.2.3 提取列的最值：List.Max() 和 List.Min()202【实例解析】计算各分公司上半年利润盈亏的优选值和最小值2056.2.4 查找并替换列值：List.ReplaceValue()208【实例解析】在员工管理查询中将“销售 1 部”文本替换为“销售 2 部”2096.3 Record 类函数：操作记录2136.3.1 将记录转化为列表：Record.ToList()213【实例解析】汇总各产品年度总销量2146.3.2 提取记录中指定字段的值：Record.Field()219【实例解析】根据折扣率判断订单是否有折扣219第 7 章高阶应用（二）：M 函数实战之数据处理7.1 Text 类函数：处理文本数据2237.1.1 转换为文本：Text.From()223【实例解析】为面试总成绩添加“分”单位2237.1.2 文本替换：Text.Replace()225【实例解析】将会员编号中的“HY”内容用空值替换2267.1.3 文本删除：Text.Remove()228【实例解析】将产品编号中的“P”和“-”字符删除2297.2 Number 类函数：处理数字数据2307.2.1 四舍五入处理：Number.Round()231【实例解析】将员工能力测评的平均成绩设置保留两位小数2327.2.2 返回任意范围随机数：Number.RandomBetween()234【实例解析】将面试人员随机安排到不同的面试室2357.3 Data 类函数：处理日期数据2387.3.1 返回日期的星期值：Date.DayOfWeekName()238【实例解析】添加付款时间对应的星期值2387.3.2 返回经过指定月数后的日期：Date.AddMonths()240【实例解析】根据报到时间计算转正时间241
内容摘要
内 容 简 介 本书按照“基本入门→数据清洗实操→技能提升”的顺序安排内容，首先介绍新手入门要掌握的基本操作，然后讲解利用 Power Query 对数据进行清洗的实战技能，以及查询表的结构化与分组合并操作，最后讲解认识M 语言并学会使用 M 语言对查询表及表数据进行处理的实用操作。 全书内容实用，实战性强，特别适合有一定 Excel 使用基础，想要提升数据清洗和处理能力的 Power Query 初学者。此外，对 Power Query 工具有一定使用经验的数据处理人员，也可从本书中找到借鉴思路。
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