powerquery大数据处理教程

简述信息一览：

• 1、从Excel到PowerBI,生成笛卡尔积的几种方式
• 2、excel根据某一列的信息对另一列汇总并分列显示?
• 3、500M的Excel表如何打开?大文本Excel数据处理方式
• 4、谈一谈你在powerbi或者powerquery中学到的技能?以及怎么解决实际问题...
• 5、两张excel表匹配合并,比vlookup快10倍不止的3种方法交给你
• 6、PowerQuery学习:认识M函数

从Excel到PowerBI,生成笛卡尔积的几种方式

1、在Excel到PowerBI的环境中，生成笛卡尔积有以下几种方式： Excel中使用INDEX函数 方式：通过编写复杂的INDEX函数公式来实现。具体公式为C2=INDEX2）/1）+2）&INDEX2，COUNTA1）+2），然后在C列向下填充。 特点：此方法适用于Excel高手，但在处理大量数据时效率较低。

2、从Excel到PowerBI，生成笛卡尔积的几种方式如下：在Excel中： 可以使用INDEX函数来生成笛卡尔积。假设A列是姓氏，B列是名字，公式为C2= INDEX2）/1）+2）& INDEX2，COUNTA1）+2）。将此公式向下填充，C列将展示姓氏和名字的笛卡尔积结果。但需要注意的是，使用INDEX函数处理大数据时可能会变慢。

3、首先，使用Excel，我们可以通过INDEX函数实现。假设A列是姓氏，B列是名字，公式如下：C2= INDEX（A：A，INT（ROW（A2）-2）/（COUNTA（B：B）-1）+2）& INDEX（B：B，MOD（ROW（）-2，COUNTA（B：B）-1）+2）只需将这个公式向下填充，C列就将展示笛卡尔积的结果。在Power Query中，操作更为便捷。

excel根据某一列的信息对另一列汇总并分列显示?

1、光标定位到数据区域。在Excel的“数据”菜单中，选择“获取或转换数据”——“自表格/区域”。Excel会自动将选定区域转换为表格，并启动Power Query编辑器。分组并汇总：在Power Query编辑器中，依据要进行汇总的列进行分组。在分组设置中，对于需要汇总的列，由于“标题1”数据列为文本，直接求和会出错。

2、数据量大的话，建议用Power Query，消耗资源少，基本上不存在卡的问题。不过用Power Query，必须要有一个标题行，没有标题的数据在导入数据时会自动添加标题行。所以先插入一个有意义的标题行更为合适。

3、第1步 打开“材料汇总表.xlsx”文件，选中单元格区域 D2：D17，在“数据”选项卡下的“数据工具”组中单击“分列”按钮，打开 “文本分列向导 - 第 1 步，共 3 步”对话框，选中 “固定列宽”单选按钮，单击“下一步”按钮，如下图所示。

4、在Excel中，我们经常需要从一列数据中提取部分内容并放置到另一列。这通常可以通过几种方法实现，包括使用文本函数、分列功能或查找与替换功能。使用文本函数是一种高效且灵活的方法。Excel提供了多种文本处理函数，如LEFT、RIGHT、MID等，它们可以帮助我们根据字符位置来提取文本。

5、答案：选中数据列：首先，你需要选中包含要分割数据的那一整列。可以通过点击列标题来快速选中整列，或者手动拖动鼠标选择需要的区域。打开“分列”功能：在Excel的顶部菜单栏中，找到并点击“数据”选项卡。接着，在数据选项卡下，找到并点击“分列”按钮。这个按钮通常位于“数据工具”组中。

500M的Excel表如何打开?大文本Excel数据处理方式

M的Excel表可以使用Power Query组件在Excel中打开并进行处理。大文本Excel数据处理方式如下：使用Power Query导入数据：在Excel中新建一个空表。利用Power Query组件从文件导入数据，选择从CSV或其他支持的文件格式导入。点击导入按钮，将数据导入至Power Query界面中。

首先，在Excel中新建空表，并使用Power Query组件从文件导入数据。选择从CSV文件导入，并点击导入按钮。数据导入后，通过Power Query界面进行数据清洗与格式转换，将用户行为数字标识转化为更具意义的文本格式，如将1替换为“浏览”，2替换为“收藏”，以此类推。

怎样用PHP逐行读取数G的大文件最有效率且不会搞爆内存如果你的文件不大，就应该使用file，把所有文件内容读入数组，对数组进行处理（+1），然后写会文件。首先删除多余换行，保证一行就是一条数据。然后用逗号分隔每个字段，删除掉xxxxx。最后用数据库管理工具倒入。

你好！Excel文件这么大，手机拿能吃得消。即使在电脑上面打开，都觉得很费劲，更何况是手机。

使用电脑自带的画图工具，首先打开电脑的附件找到画图工具打开。下图是一张大小为41M的图片，将这张图片导入到画图工具中。导入画图工具后，点击左上角的菜单栏选项。在弹出的选项框中，选择另存为。之后选择“GIF图片”作为保存格式。选好保存路径后，点击保存。

电脑打开excel文件未响应死机怎么样解决 XP系统电脑打开文件夹就死机如何解决 ⑷ 电脑经常打开文件夹就死机 电脑打开文件夹经常死机的原因：电脑本身硬件存在问题，打开文件过多或者文件内容过大导致内存不足卡死死机，建议扩展物理内存；病毒造成死机，建议用杀毒软件清扫计算机；软件的问题。

谈一谈你在powerbi或者powerquery中学到的技能?以及怎么解决实际问题...

明确Power BI在工作中的应用场景 融入日常工作：将Power BI视为提升数据处理和分析效率的工具，特别是在面对大量数据时，它能显著优于传统的Excel处理方式。掌握Power BI的核心组件 Power Query：作为数据处理的核心，Power Query能快速处理大量数据，并自动按照设定的流程完成数据处理工作。

总而言之，学习PowerQuery是掌握数据分析和可视化技能的重要一步。它不仅能够帮助你高效地处理和准备数据，还能够为后续的数据可视化工作奠定坚实的基础。因此，建议首先学习PowerQuery，然后逐步过渡到PowerBI，从而全面提升你的数据分析和可视化能力。

掌握Excel Power Query的M函数是PowerBI数据处理的必备技能。这个强大工具包提供了94集详尽教程，从基础篇的13集操作界面开始，教你如何添加自定义列、筛选数据，到高级篇深入理解M函数的使用。基础篇涵盖了添加条件、索引处理、文本与数据类型转换，以及表格的合并与***。

让Power BI融入工作 想象你刚加入一家公司，职位是数据分析师。在入职前几日，你开始接触到需要与数据打交道的工作，如日报、周报、月报和年报。你利用Excel进行数据处理和报表计算，甚至编写了VBA代码以提高效率。然而，面对大量数据时，你意识到这种方法不再适用。

Power BI具备以下功能：1）数据清洗（Power Query）2）数据建模（Power Pivot）3）数据可视化（Power View和Power Map）4）交互设计 Power BI的优势在于其强大的数据建模和DAX函数能力。了解Power BI的功能，需要深入学习数据建模和DAX函数。Power BI支持数据处理、建模、可视化、交互设计等多个功能。

Power Query技巧： 空值处理，数据清洗，文件合并，让你的数据准备工作更加高效。商业分析实战： 预算分析、盈亏平衡，以及各种行业特定分析，让你的数据讲述真实故事。在这里，不仅仅是学习，更是一次数据驱动的旅程。不断探索，提升你的Power BI技能，让你的数据故事更生动、更有力。

两张excel表匹配合并,比vlookup快10倍不止的3种方法交给你

1、处理Excel表格合并的三种高效方法，比Vlookup更快：使用九数云专业工具：优势：九数云是免费的在线软件，特别适合处理大量数据。操作步骤：上传两张表格到九数云，选择【创建分析表】，然后选择【合并表】【左右合并】，系统会自动识别并按指定列进行匹配。适用场景：适合需要快速合并大表的情况。

2、首先，尝试使用九数云这个专业工具。它是免费的在线软件，适合处理大量数据。操作步骤如下：上传两张表格到九数云，选择【创建分析表】，然后选择【合并表】-【左右合并】，系统会自动识别并按【姓名】列进行匹配。这个过程无需繁琐操作，适合处理大表。

3、在表格1中，需要在D列添加一个用于导入数据的列标题，或者直接从表格2***并粘贴过来。选择D列第二行，打开菜单栏的“公式”选项，在“公式”工具中找到“插入函数”并点击。在弹出的插入函数窗口中，于搜索函数框内输入“vlookup”，找到并点击vlookup函数，点击确定。

PowerQuery学习:认识M函数

M函数是Power Query中用于数据处理的重要工具，它能够实现数据处理的可读性和可移植性。以下是关于M函数的一些关键点：M函数的应用场景：数据清洗：M函数可用于清洗数据，如去除空格、转换数据类型等。表格操作：能够执行表格的合并、拆分、筛选等操作。数据提取：从Excel表或CSV/TXT等文件中提取所需数据。

学习PQ高级技能，掌握M函数，实现数据处理的可读性和可移植性。M函数在数据清洗、表格操作、数据提取等环节无处不在。直接编辑M语言，无需鼠标操作，即可得到最终结果。学习M函数，提高PQ操作效率。

M函数在Power Query中作为数据转换和清洗的编程语言，以函数式编程方式操作，通过函数实现数据处理，便于组合和重用。M函数***用延迟计算，仅在需要输出结果时进行计算，提升效率。它能根据数据源类型自动推断数据类型，减少繁琐的数据转换操作。M函数广泛应用于数据的提取、转换和加载（ETL）。

M函数是Power Query中用于数据处理的一组函数，具有以下特点和作用：可读性和可移植性强：M函数使得在Power BI的Power Query编辑器中，通过高级编辑器功能可以快速完成复杂的操作，实现简洁、高效的数据处理。

Power Query中的信息函数主要包括以下几种：ISERROR：用于检查给定的值是否包含错误。如果值存在错误，返回TRUE；反之返回FALSE。在处理外部数据源时尤其有用，可以识别数据提供者未能正确处理的数据错误。ISTEXT：用于判断给定的值是否为文本类型。如果是文本类型，返回TRUE；反之返回FALSE。

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