PQ基本操作讲解.rar
在数据分析领域，Power Query，又称为M语言（用于公式编辑），是Microsoft Excel和Power BI等工具中的一个强大功能，主要用于数据清洗和预处理。本压缩包文件“PQ基本操作讲解.rar”显然提供了关于如何使用Power Query进行数据清洗的基础教程。下面我们将详细探讨Power Query在数据清洗中的关键操作。我们需要理解什么是数据清洗。数据清洗是数据分析的第一步，它涉及到检查数据质量、处理缺失值、异常值、重复值，以及转换数据格式，以便让数据适合进一步的分析和建模。在Power Query中，以下是一些核心的数据清洗操作：
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加载数据：你可以从多种源导入数据，如Excel表格、数据库、文件或Web。只需在Power Query编辑器中选择“从文件”或“从其他来源”即可。
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查看与编辑数据：加载数据后，Power Query会显示数据表，你可以预览并直接编辑前几行。这对于快速检查数据质量和初步清洗非常有用。
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处理缺失值：使用“替换/删除”或“转换”菜单，可以将缺失值（通常表示为#N/A）替换为特定值，或者删除包含缺失值的行。
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去除重复值：通过“删除重复项”功能，可以轻松移除数据集中的重复行，确保分析基于唯一记录。
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转换数据类型：如果数据列的类型不正确，例如日期被误识别为文本，可以使用“更改类型”功能来纠正。
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文本操作：Power Query提供了一系列文本函数，如“拆分”、“合并”和“查找与替换”，帮助处理文本数据，例如提取特定部分、去除空格或标准化格式。
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数值操作：对于数值数据，可以使用数学运算符进行计算，或者使用“四舍五入”等函数调整精度。
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日期与时间处理：处理日期和时间数据时，Power Query提供了丰富的函数，如“日期加减”、“提取日期部分”等。
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合并与连接查询：如果你有多个数据源，可以使用“合并查询”或“合并”功能将它们组合在一起，基于共同的键进行连接。
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应用自定义列：自定义列功能允许你创建新列，基于现有列的值或其他逻辑，这在进行复杂数据转换时非常有用。
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排序与筛选：根据需要对数据进行排序，或者基于特定条件筛选行，使分析更加有针对性。
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分组与聚合：通过“分组”功能，可以对数据进行汇总，如计算总和、平均值或计数。
