Power Query数据清洗整理

Question

各位能麻烦回答一下如何用power query数据清洗整理将

变成

如有回答感激不尽

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，你需要明确你想要的清洗和整理结果是什么样的。根据你的问题描述和图例，看起来你想将数据整理成更清晰的结构化格式。下面我会为你提供一种使用Power Query进行数据清洗和整理的方法。假设你已经将数据导入到了Power BI中并且正在使用Power Query编辑器进行数据处理。以下是一些步骤和建议：

步骤 1：导入数据

首先，确保你的数据已经导入到了Power BI的Power Query编辑器中。如果还没有导入，你需要通过相应的操作将数据导入到Power Query编辑器中。这通常是通过点击Power BI桌面应用中的“获取数据”来完成的。

步骤 2: 数据清洗和整理

在Power Query编辑器中，你可以按照以下步骤进行数据清洗和整理：

图1的数据清洗整理步骤：

1. 分割列: 根据需要分割列，例如将列中的文本分割成多个列。你可以使用Power Query的“分割列”功能来实现这一点。对于列如“姓名”、“年龄”、“科目”等，可能需要分割以提取特定信息（如姓名和年龄）。
2. 移除不必要的列: 如果某些列是重复的或者不需要的，可以删除这些列。例如，在图1中列多次重复的内容可能可以直接删除或者合并成一个统一的列名。
3. 合并行: 由于数据分散在多个行上，可能需要合并行以合并相关数据，比如合并具有相同列名称的数据项到同一行中。例如，"姓名"、"年龄"、"科目"、"成绩"等相同信息的行可能需要合并为一行。
4. 调整数据顺序: 可能需要根据你的需要调整数据列的排序顺序，确保数据按照逻辑顺序排列。例如，"姓名"、"年龄"、"科目"、"成绩"、"班级"等列应该按照逻辑顺序排列。
5. 添加自定义列: 如果需要，可以添加新的自定义列来存储经过计算或转换的数据。例如，如果你想要基于现有数据计算某些新值（如年龄的平均值或班级分布等），可以添加相应的计算列。

图2的数据整理步骤与图1类似，可能涉及到一些额外步骤来确保数据的一致性（例如去除重复项）。具体步骤取决于你的具体需求和数据结构。最终的目标是将原始数据结构转换成更加结构化和清晰的格式，以便进行后续分析和可视化。注意调整表格的格式和内容以满足你的具体需求。你可能还需要对不同的数据类型进行转换（如文本到数字），以确保数据的准确性。最后，确保保存并应用更改以更新你的数据源。这样你就可以在Power BI中进行进一步的数据分析和可视化操作了。