数据源: 任意数据源,一列数值,一列非数值(文本) 目标: 对数值列进行求和等计算,对非数值列进行计数等计算 操作过程: 选取待计算的列>[转换]>[统计信息]>选取   M公式: 求和:= List.Sum( 数值列表, 精度) 精度: Precision.Double / 0 / 缺省:双精度 Precision.Decimal / 1:小数精度(可用于修正浮点误差) 计算忽略null值,除非整个列表为空 最小值:= List.Min( 列表, 空列时返回值, 条件, 逻辑值) 示例

数据源: 任意工作簿 目标: 使用自定义函数实现将数据源导入Power Query编辑器 操作过程: PowerQuery编辑器>主页>新建源>其他源>空查询 编辑栏内写入公式>调用 M公式: = (自定义参数名) => Excel.Workbook(File.Contents(自定义参数名), null, true) 固定结构: M公式 = (参数1,...,参数n) => 包含参数的表达式 M代码(生成自定义函数) (参数1,...参数n) => let

152-技巧-Power Query 快速合并文件夹中表格之自定义函数 TableXlsxCsv 附件下载地址:https://jiaopengzi.com/2602.html 一.背景 在我们使用 Power BI 或者 Power Pivot 做数据分析模型时,使用 Power Query 做数导入,经常会遇到如下场景: 同一文件夹下多个表格的合并. 同一个 Workbook 中有多个相同的字段的 WorkSheet . Xlsx, Xls, Csv 并存. 字段的类型更改每次都要打开 Po

当你点击阅读这篇文章,第一眼看到这首图,是不是不太明白?实际上是小悦对Power BI 功能的12月更新的部分功能很有兴趣,所以今天想用这张张首图作为例,延伸测试键盘快捷键的简单应用,还真别说,确实还很好玩哦~而且Power BI中的Power Query Editor中的高级编辑器中还有许多键盘快捷键,其中许多与DAX公式栏中的相同! 首先,想说的是,对于大多数这些键盘快捷键,我们需要启用M IntelliSense,自2018年12月起,可以在预览功能勾选即可.路径:请单击文件>选项和设置>

https://zhuanlan.zhihu.com/p/111674088 ​来自知乎一个朋友的问题,如何在Excel中批量插入文件的超链接,以便在Excel中对文档进行有序的目录管理? 这个问题的方法很多,这里给出一个简便且高效的方法,利用Power Query. 假设需要管理的文档存放于三个文件夹中, 每个文件夹中有4个文件, 下面就来看一下如何把这些文档地址和目录批量导入的Excel中. 先建一个Excel工作簿,逐步完成下述操作: ↑ 获取数据>从文件夹 ↑ 选择文档所在的路径 ↑ 点

M函数和M公式是Power Query专用的函数与公式,M代码是Power Query专用的用于实现查询功能的代码.M函数公式和M代码统称M语言. 查看M公式:[编辑栏] 查看方法:在Power Query编辑器的[视图]选项卡下,勾选[编辑栏],选取不同的[应用的步骤]即可看到[功能区]和[查询表]之间的M公式. 查看M代码:[高级编辑器] 查看方法:在Power Query编辑器的[视图]或者[主页]选项卡下,单击[高级编辑器]即可.

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 近段时间比较忙,也没有看到很好的DAX素材,很久没有更新文章了,刚好有时间就来凑个热闹. 今天主题是Power BI建模分析的一些小技巧. 1.Power Query之数据表字段名称管理 2.Power BI建模必备要素 二.正文 1.Power Query之数据表字段名称管理 前提:标准数据库里面的数据用sql来管理,在这里不做讨论. 在诸多CSV格式的数据源中,经常会有很多字段的数据,如图: 多字段数据

在上一篇中我们看到了Power BI在移动端的支持,从这一篇起降依次介绍Power BI中的各个功能组件,此篇讲通过一个故事来介绍如何在Power Query中获取并且组织数据. 在这个系列中,我们将看到Anna,一个分析师,或者一个报表创建者是如何利用自服务式的Power BI来发现数据,组织数据以及生成报告,以及发布报告的. 首先Anna打开了Excel 2013,找到Power Query标签. 点击Online Search.在工作簿的右侧出现了Online Search界面,Anna输

Power Query和Power Map是微软前不久在WPC上发布的Power BI中新的针对Excel的功能.借助这两样功能,自助式BI将更方便你发现和处理数据并且丰富数据的可视化功能. Power Query和Power Map的前身分别是Data Explorer和GeoFlow,这两样功能在SQL Server 2014 CTP1里都有提到.结合Power Pivot和Power View,这四大功能组成了微软最新的Power BI系列. 本文源自微软商业智能官方博客里的内容,主要演示

在完成一个Access表中数据统计时,需要统计指定字段的和,使用到了Sum函数,但统计时发现,指定条件查询统计时有可能返回空值(Null),导致对应字段显示为空白,正常应显示为0.基本思路是在获取记录集RS后进行判断,然后设置为0. 今天突然想到iif,于是又测试了一篇,比之前的简单多了,关键代码: select iif(isnull(sum(求和字段)),0,sum(求和字段)) as 求和字段别名 from 表名 where 条件

首先看一段SQL语句: SELECT SUM(TASKAPPR) AS APPRCOUNT, SUM(TASKLOCKED) AS LOCKEDCOUNT, SUM(TASKCHECKED) AS CHECKEDCOUNT FROM ( SELECT ( END) AS TASKAPPR, ( END) AS TASKLOCKED, ( END) AS TASKCHECKED FROM TASK) AS TEMP 上面是对一个叫Task表的三个bit类型的字段进行数据统计,用到了三个case w

SUM 是SQL语句中的标准求和函数,如果没有符合条件的记录,那么SUM函数会返回NULL. 但多数情况下,我们希望如果没有符合条件记录的情况下,我们希望它返回0,而不是NULL,那么我们可以使用例如下面的方法来处理: SELECT COALESCE(SUM(name),0) FROM person WHERE id > 0   行了,这下就不用费事去处理返回结果是否为NULL的情况了. COALESCE 函数的意思是返回参数列表中第一个为空的值,该方法允许传入多个参数,该函数也是SQL中的标准

SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams' GROUP BY Customer HAVING SUM(OrderPrice)>1500 Select sum(downloads) as download from factdownloads_new where date_time='2013-12-11' and storename='anzhi' 结果:3595443

本文原创并首发于公众号[Python猫],未经授权,请勿转载. 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/mK1nav2vKykZaKw_TY-rtw Python 的内置函数 sum() 可以接收两个参数,当第一个参数是二维列表,第二个参数是一维列表的时候,它可以实现列表降维的效果. 在上一篇<如何给列表降维?sum()函数的妙用>中,我们介绍了这个用法,还对 sum() 函数做了扩展的学习. 那篇文章发布后,猫哥收到了一些很有价值的反馈,不仅在知识面上获得了扩充,在思

上个月,学习群里的 S 同学问了个题目,大意可理解为列表降维 ,例子如下: oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 想得到结果:newlist = [1, 2, 3, 4, 5] 原始数据是一个二维列表,目的是获取该列表中所有元素的具体值.从抽象一点的角度来理解,也可看作是列表解压或者列表降维. 这个问题并不难,但是,怎么写才比较优雅呢? # 方法一,粗暴拼接法:newlist = oldlist[0] + oldlist[1] 这种方法简单粗暴,需要拼接什么内容,就取出

SUM() 函数 SUM 函数返回数值列的总数(总额). SQL SUM() 语法 SELECT SUM(column_name) FROM table_name SQL SUM() 实例 我们拥有下面这个 "Orders" 表: O_Id OrderDate OrderPrice Customer 1 2008/12/29 1000 Bush 2 2008/11/23 1600 Carter 3 2008/10/05 700 Bush 4 2008/09/28 300 Bush 5

数据库表: create table pay_report(     rdate varchar(8),     --日期     region_id varchar(4),    --地市       alipay_pay varchar(12), --支付宝支付     wechat_pay varchar(12), --微信支付     phonepay varchar(12)    --电话支付 );   数据表的含义:一个江苏省全省连锁的商铺,每一天总公司都会收到各地市中,电话支付,微

Python sum() 函数  Python 内置函数 描述 sum() 方法对系列进行求和计算. 语法 以下是 sum() 方法的语法: sum(iterable[, start]) 参数 iterable -- 可迭代对象,如:列表.元组.集合. start -- 指定相加的参数,如果没有设置这个值,默认为0. 返回值 返回计算结果. 实例 以下展示了使用 sum 函数的实例: >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元

讲解清晰,转载自:https://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427 众所周知,sum不传参的时候,是所有元素的总和.这里就不说了. 1 sum函数可以传入一个axis的参数,这个参数怎么理解呢?这样理解: 假设我生成一个numpy数组a,如下 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1]],[[1,0,2,0]

select change_type as change_type, sum(points1) as points from (select DECODE(p.change_type, , ' 兑换商品', , '兑换优惠券', , '订单获得', , '评价获得', , '注册获得', , '人工增加', , '订单退还', , '订单取消退回', , '邮箱验证', , '评价获得', , '评价获得', , '评价获得', , '评价获得', , '抵现消费', , '积分过期', , '

看起来挺简单的样子,但是在给sum函数中加入参数.sum(a,axis=0)或者是.sum(axis=1) 就有点不解了 在我实验以后发现 我们平时用的sum应该是默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加 例如: import numpy as np np.sum([[0,1,2],[2,1,3],axis=1) 结果就是:array([3,6]) 下面是自己的实验结果,与上面的说明有些不符: a = np.array([[0, 2, 1]])