Power Query從入門到精通

《Power Query從入門到精通》是2022年北京大學出版社出版的圖書，作者是徐鵬。

基本介紹

• 中文名：Power Query從入門到精通
• 作者：徐鵬
• 出版社：北京大學出版社
• 出版時間：2022年
• 頁數：800 頁
• 定價：99 元
• 開本：16 開
• ISBN：9787301333044

內容簡介

本書從 Excel 處理大型數據的缺點開始講起，逐步講解了 Excel 和 Power BI 中的 Power Query 組件，並重點介紹了Power Query 的底層 M 語言的套用知識。

本書分為 10 章，主要講解了 Power Query 的入門知識和數據集成、Power Query 的 M 語法規則系列知識，針對 Power Query 如何實現數據清洗和重構系列知識做了詳細的講解，還重點介紹了目前 Power Query 的各類內置函式的功能，最後介紹了如何利用自定義函式實現複雜的數據處理和重構過程。

本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合入門級數據分析人員學習，也適合進階閱讀，相信通過閱讀本書，讀者對數據分析過程中的清洗和重構會有一個新的認識。

圖書目錄

第1章 走入Power Query的世界

1.1Excel處理數據的缺點2

1.2Excel的Power數據處理組件3

1.3Power Query組件5

1.3.1Excel的Power Query組件8

1.3.2Power BI的Power Query數據導入界面10

1.4Power Query編輯器11

1.4.1Excel的Power Query編輯器

界面12

1.4.2Power BI的Power Query編輯器

界面14

1.4.3Excel在Power Query數據處理中的優勢17

1.4.4Power BI在Power Query數據處理上的優勢18

1.5Power Query的底層語言——M語言21

1.6本章總結24

第2章 Power Query的數據集成

2.1Power Query的CSV/TXT 數據集成26

2.1.1Excel 導入CSV數據26

2.1.2Power BI導入CSV數據30

2.2Power Query的Excel數據集成32

2.2.1Excel中的Excel數據導入與

集成32

2.2.2Power BI中的Excel數據導入與

集成34

2.3Excel 導入當前表格中的數據35

2.4XML格式數據集成37

2.4.1Excel 實現XML 數據的集成37

2.4.2Power BI 導入XML格式數據40

2.5JSON格式數據集成42

2.5.1Excel實現JSON數據集成43

2.5.2Power BI實現JSON數據集成45

2.6文本格式數據集成46

2.6.1Excel以文本格式導入數據47

2.6.2Power BI以文本格式導入數據48

2.7Power Query的SQL Server數據集成50

2.7.1Excel獲取SQL Server全部

數據53

2.7.2Excel獲取T-SQL 篩選後的

數據54

2.7.3Power BI以導入方式獲取SQL

數據56

2.7.4Power BI採用Direct Query獲取SQL數據58

2.8Power Query導入Web數據61

2.8.1Excel 實現Web的數據獲取62

2.8.2Power BI實現Web的數據獲取65

2.9Power Query 導入Web API數據70

2.9.1Excel 實現Web API數據獲取71

2.9.2Power BI實現Web API數據獲取72

2.10Power Query導入MySQL數據74

2.10.1Excel 實現MySQL 數據獲取75

2.10.2Power BI 實現MySQL數據

獲取77

2.11Power Query導入資料夾數據79

2.11.1Excel提取資料夾所有檔案

數據79

2.11.2Power BI提取資料夾的所有

數據81

2.12Power BI中的數據流服務84

2.12.1Power BI Pro構建數據流服務84

2.12.2Power BI Desktop引用數據流

服務87

2.13數據源訪問的許可權管理88

2.14本章總結90

第3章 Power Query和M語言

3.1什麼是M語言92

3.2M語言支持的基本數據類型96

3.3M語言支持的組合數據類型99

3.4Power Query的M語言結構101

3.5Power Query中M語言的智慧型提示105

3.6Power Query的M語言變數107

3.7Power Query的M語言參數109

3.8Power Query的M語言流程處理114

3.9Power Query的M語言的錯誤處理116

3.10Power Query的M語言嵌套119

3.11Power Query的M語言操作符120

3.12M語言的注釋130

3.13本章總結131

第4章 Power Query實現數據的清洗和重構

4.1數據清洗遵從的原則133

4.2數據清洗後的操作134

4.3數據清洗和重構具體操作134

4.4Power Query實現數據類型的轉換135

4.4.1Excel中數據類型轉換135

4.4.2Power BI數據類型轉換137

4.5Power Query實現列的刪除138

4.6Power Query 實現行的刪除139

4.7Power Query保留行操作146

4.8Power Query的數據篩選150

4.9Power Query添加數據列156

4.10Power Query按列分列164

4.11Power Query按列分行172

4.12Power Query的數據轉置175

4.13Power Query數據替換176

4.14Power Query數據列交換179

4.15Power Query的數據排序179

4.16Power Query時間表的構建181

4.17本章總結186

第5章 Power Query實現數據合併操作

5.1Power Query數據多重合併操作188

5.2Power Query數據追加合併操作189

5.3Power Query數據橫向合併192

5.4數據合併連線關係說明195

5.5Power Query處理缺失值203

5.6Power Query實現數據的分組207

5.7Power Query實現數據的透視217

5.8Power Query實現數據的逆透視219

5.9本章總結220

第6章 Power Query查詢連線的分享與刷新

6.1Power Query數據連線的分享與重用222

6.2Excel中的Power Query連線與複製222

6.3Power Query連線的導出與導入226

6.4Power Query 的數據刷新229

6.4.1Excel的刷新功能230

6.4.2Power BI的刷新功能238

6.5本章總結247

第7章 Power Query的函式

7.1Power Query函式的獲取與使用249

7.2Power Query檔案系列訪問函式259

7.2.1CSV檔案解析260

7.2.2Excel 檔案內表解析261

7.2.3引用第三方Excel數據263

7.2.4XML檔案解析263

7.2.5JSON檔案解析264

7.3資料庫訪問函式265

7.3.1Access 資料庫訪問265

7.3.2SQL Server 資料庫訪問266

7.3.3MySQL資料庫訪問266

7.4Web訪問函式267

7.4.1Web.Contents函式267

7.4.2Web.Page 函式267

7.4.3Web.BrowserContents 函式268

7.4.4Html.Table 函式268

7.5Power Query文本處理函式269

7.5.1Text.Length計算字元串長度269

7.5.2Text.Insert插入字元串270

7.5.3Text.From 將其他數據類型轉換為

文本類型270

7.5.4Text.Format 設定文本輸出格式271

7.5.5Text.Tolist 將文本轉換為列表271

7.5.6Text.Start截取字元串中前面的

字元272

7.5.7Text.Select刪除不需要的字

符串272

7.5.8Text.Middle 截取中間部分字元273

7.5.9Text.End截取從設定位置到結尾的字元273

7.5.10Text.Range 獲取字元串範圍

數據274

7.5.11Text.Replace 替換特定數據274

7.5.12Text.ReplaceRange替換區域

數據274

7.5.13Text.Repeat重複文本275

7.5.14Text.Combine合併文本275

7.5.15Text.Trim刪除前後特定字元276

7.5.16Text.Padstart 占位符填充277

7.5.17Text.Split字元串分隔278

7.5.18Text.BeforeDelimiter獲取分隔設定前的數據278

7.5.19Text.AfterDelimiter獲取分隔設定後的數據279

7.5.20Text.BetweenDelimiters獲取分隔設定中間值280

7.6Power Query列表處理函式280

7.6.1List.Accumulate列表累加器

計算281

7.6.2List.Range獲取列表區域281

7.6.3List.Average計算列表平均數282

7.6.4List.Sum對列表求和282

7.6.5List.Combine合併列表283

7.6.6List.Count統計列表元素283

7.6.7List.Dates 創建日期列表284

7.6.8List.LastN獲取列表最後N個

元素284

7.6.9List.MaxN 獲取最大數據285

7.6.10List.Numbers 生成數值列表286

7.6.11List.Product列表元素乘積287

7.6.12List.Random生成隨機數列表287

7.6.13List.RemoveFirstN刪除列表前面N個數值288

7.6.14List.RemoveItems 刪除列表項288

7.6.15List.RemoveRange刪除列表區間

數值289

7.6.16List.Repeat重複列表數據290

7.6.17List.ReplaceRange 替換列表

區間290

7.6.18List.Select篩選列表291

7.6.19List.Skip實現列表行跳躍291

7.6.20List.Sort列表排序292

7.6.21List.Split列表分割292

7.6.22List.Union對列表非重複數據進行合併293

7.6.23List.Generate生成列表293

7.6.24List.Zip 列表提取與組合294

7.7Power Query記錄處理函式295

7.7.1Record.AddField 添加記錄欄位

功能295

7.7.2Record.Combine 記錄連線295

7.7.3Record.FromList將列錶轉換

記錄296

7.7.4Record.RemoveFields刪除欄位296

7.7.5Record.SelectFields 選擇記錄297

7.7.6Record.Tolist將記錄轉換為

列表297

7.8Power Query表處理函式298

7.8.1Table.AddColumn在表中添加並計算列298

7.8.2Table.AddIndexColumn為表添加索引列299

7.8.3Table.AddJoinColumn添加嵌

套表299

7.8.4Table.AlternateRows行跳躍300

7.8.5Table.Combine合併數據表301

7.8.6Table.DemoteHeaders實現表標題

降級301

7.8.7Table.Distinct獲取表唯一值302

7.8.8Table.ExpandListColumn擴展

列表303

7.8.9Table.ExpandRecordColumn 擴展記錄列304

7.8.10Table.ExpandTableColumn擴展表數據304

7.8.11Table.FindText 查找內容305

7.8.12Table.FirstN 獲取前面的表

數據305

7.8.13Table.Group對表數據聚合307

7.8.14Table.Join進行表連線307

7.8.15Table.LastN獲取表最後幾行

數據308

7.8.16Table.MaxN求表中最大的N個

數據309

7.8.17Table.MinN求表中最小的N個

數據310

7.8.18Table.PromoteHeaders將第一行提升為標題行311

7.8.19Table.Range選擇區域行312

7.8.20Table.RemoveColumns 刪除列313

7.8.21Table.RemoveFirstN刪除表前面

的行313

7.8.22Table.RemoveLastN刪除表後面

的行314

7.8.23Table.Repeat實現表行重複315

7.8.24Table.ReplaceRows 替換數

據行316

7.8.25Table.ReplaceValue替換數

據值317

7.8.26Table.SelectRows 篩選數據318

7.8.27Table.Skip實現表的行跳躍318

7.8.28Table.Sort對表排序319

7.8.29Table.Transpose互換行列320

7.9Power Query URL處理函式321

7.9.1Uri.BuildQueryString構建URL訪問地址參數321

7.9.2Uri.Combine合併URL訪問

地址321

7.10Power Query數據合併函式322

7.10.1Combiner.CombineTextByDelimiter 以分隔設定方式合併字元322

7.10.2Combiner.CombineTextByEachDe-limiter按順序分隔設定合併文本323

7.11Power Query數據分割函式324

7.11.1Splitter.SplitTextByDelimiter按分隔設定拆分數據324

7.11.2Splitter.SplitTextByEachDelimiter按分隔設定列表拆分數據324

7.11.3Splitter.SplitTextByLengths按照長度拆分數據325

7.11.4Splitter.SplitTextByRepeatedLength按字元長度重複拆分325

7.11.5SplitTextByPositions按位置

拆分326

7.12Power Query日期時間函式327

7.12.1Date.Day獲取日期部分327

7.12.2Date.DayOfWeek求取日期位於一周中的第幾天327

7.12.3Date.DayOfYear求取日期位於一年中的第幾天328

7.12.4Date.DaysInMonth求取日期所在月份的天數328

7.12.5Date.FromText將文本生成

日期328

7.12.6Date.AddDays日期的加減329

7.12.7Date.AddMonths月度加減

運算329

7.12.8Date.AddYears年度加減運算330

7.12.9Date.ToText將日期轉換為

文本330

7.12.10Date.ToRecord將日期轉換為

記錄331

7.12.11DateTime.LocalNow獲取當前

時間331

7.13本章總結331

第8章 Power Query的自定義函式

8.1從零開始構建自定義函式334

8.1.1無參數自定義函式構建335

8.1.2有參數自定義函式構建336

8.2基於數據結果建立函式337

8.3執行並獲取自定義函式結果340

8.4自定義函式提取資料夾內所有請假

數據341

8.5自定義函式獲取基金即時淨值348

8.6本章總結353

第9章 Power Query與Python

9.1Power Query調用Python的前置

條件355

9.2Python環境的安裝與部署355

9.3Power BI 啟用Python 支持358

9.3.1Power Query執行Python驗證358

9.3.2Power Query結合Python生成中文詞雲361

9.4本章總結365

第10章 Power Query數據綜合套用案例

10.1身份證信息的初步導入368

10.2身份證號碼數據初步清洗369

10.3身份證數據二次清洗373

10.4非中文姓名數據清洗375

10.5本章總結377

附錄Power Query 簡單案例處理378