【注意】 对于这个数据集，只需要在每一行上重复 “Sales Category”，但用户应该知道，在数据【逆透视其他列】之前，也可以选择多个列。...总的来说，需要对 Power Query 默认设置进行的唯一更改是将【拆分为】的【列】改为【行】。一旦这样做，数据就会很好地拆分成新的行，如图 7-16 所示。...图 7-21 “Sales” 列有超过 1000 个唯一值 这里可能出现的挑战是，当需要筛选的值不在预览的前 1000 行之内，而且在这个列的前 1000 个唯一值之外。...当然，如果有六年的数据，会有六个不同年份的一月份结果，这可能是或者也可能不是用户想要的数据结果。 将数据集筛选到【最早】的日期，只筛选与所选列中最早的日期相匹配的行。...当需要强制它们筛选 2022 年时，需要编辑查询并手动更改它。 7.4.3 数据排序 在本章中，要探讨的最后一项技术是排序。继续上一节的内容，用户希望按 “State” 列的升序对数据进行排序。
如果你不确定它是否正在使用，请不要担心，Tableau会在关闭正在使用的数据源之前发出警告。这样，TWBX文件大小几乎会减少一半。 数据量有180万行，但大部分都未在可视化中用到。...先使用Year和Gender筛选器，接着对Sales的求和进行排序。不幸的是，这些筛选器只把180万行数据减少到1,052,480行。...Alan写道，“仅使用你需要的数据”，这是非常棒的建议。这个工作簿有180万行数据，而在细节粒度最小的视图中也只用了2300行数据。理想情况下，我们会将数据减少到所需要的量，而不是使用整个数据集。...在Kasia Viz作品中，我用了2个快速简便的数据源筛选器： Year筛选器 数据集最早的年份是1880年，但Kasia仅使用1900至2014年的数据，筛选“至少1900年”，将删除56,000条未在分析中使用的记录...使用的最低计数是1906，通过添加最低计数1906的数据源筛选器，可以删除未使用的180万行数据。 应用这两个数据源筛选器，可以将数据集从1,825,433行减少到24,130行。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。...为何一些字段的背景颜色是蓝色，而另外一些字段的背景颜色是绿色？ 本节中的主题将尝试阐明这些问题，以及有关您在使用 Tableau Desktop 可以看到和体验到的功能的其他问题。...默认情况下，维度是离散的，度量是连续的，但事实上所有四种组合都有可能： 注意： 对于多维数据集（多维）数据源（仅在 Windows 上受支持），它用于更改数据角色的选项受到限制。...我们之所以知道该字段是连续的，原因就在于该轴，并且它的背景为绿色；而我们之所以知道该字段是维度，原因在于它未聚合。...问题在于，这些筛选器是同时执行的，而您希望常规筛选器在“前 N 个”筛选器之前应用，以便“前 N 个”筛选器可对常规筛选器预先筛选的结果进行操作。
当涉及到度量值的计值上下文时，这的确没问题，但对于安全筛选器则不是这样。 实际上，发生这个错误你应该感到庆幸，因为我们正在尝试做的是删除或更改fHours表上的安全性。...例如“我在报表中看不到任何数据”或者是“我应该看到 X 和 Y，但只能看到 X；哦，还有Z”。还有更加严重的情况，“John应该只看到X，但他却看到了全部的数据”。...不要忘记，更改参数值后需要刷新模拟数据集。由于该参数是模型中唯一的内容，因此刷新在一瞬间即可完成。接下来，找到与 PBITestUser 共享的报表并打开。...我们使用了单独的测试工作区来托管Impersonation数据集，但你可能希望以其他方式解决此问题。...该关系需要启用双向交叉筛选。例如，通过FullName选择员工时，你希望选择该员工的私人数据。反之亦然：在选择薪酬水平时，你希望选择具有该薪酬水平的所有员工。
大家好，我是小五 之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。...df.columns 输出： Index(['日期', '销量'], dtype='object') 前面介绍的函数主要是读取数据集的数据信息，想要获得数据集的大小（长宽），可以使用.shape方法...数据筛选 如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法： 有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有： 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择行 df.loc[label...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...df.query("语文 > 英语") 输出： select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例，我们仅选择具有数据类型'int64'的列。
日期在这方面的问题特别多。由于许多流行的数据库软件是由美国软件工程师编写的，他们通常以【MM/dd/yy】的格式输入数据，尽管美国是世界上唯一遵循这一日期标准的国家。...图 5-5 所有的都是文本，所以可以看到正在处理的内容 5.2.5 使用区域设置 此时，希望对 “Date” 列进行明确的控制，告诉 Power Query 如何解释日期并将其转换为正确的日期序列号。...由于日期中的字符数是 “10” 个，先尝试 “12” 个字符。 转到【主页】【拆分列】【按字符数】，弹出的对话框中【字符数】下面填写 “12”，【拆分】下面选择【重复】【确定】。...如果仔细观察这些数据，会发现 “Error” 只发生在那些恰好是用户无论如何都要筛选掉的行中。...在试图筛选某一列之前，处理该列中的错误是至关重要的。如果用户对一个包含错误的列应用筛选器，它将会截断数据集。 尽管已经取得了进展，但似乎有一些行还是有问题的。
总结 本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍基于powerbi实现医院数据集的指标体系的仪表盘制作。...数据集描述 医生数据集doctor 医生编号是唯一的，名称会存在重复 医疗项目数据projects 病例编号是唯一的，注意这个日期编号不是真正的日期。...日期数据date 这里的日期编号对应医疗项目数据中的日期编号 科室数据集Department 维度表 采购成本事实表Purchase costs 事实表，缺乏采购成本唯一编号 分析思路...数据处理power query 打开数据 打开 病例分析报告.xlsx 文件，选择5个工作簿，点击转换数据可以进入power query界面 处理日期数据集 Date 注意各个表之间的字段类型...，这个步骤应该不用修改 处理科室数据集 Department 把科室数据集中的第一行作为列 处理医疗项目数据projects 这一个步骤也不用执行转换 处理采购成本projects 这一个步骤需要添加一个索引列
query - 一种选择查询，其结果集为一个或多个新行的相应列字段提供数据值。 描述 INSERT语句有两种使用方式： 单行插入会向表中添加一个新行。...如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段，存在与为INSERT指定的行具有相同值的行)，则它会自动转换为该行的UPDATE请求，并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行...%Keyword字选项 指定%Keyword参数将按如下方式限制处理： %NOCHECK-不执行唯一值检查和外键引用完整性检查。也不执行针对数据类型、最大长度、数据约束和其他验证条件的列数据验证。...如果希望在指定%NOCHECK时防止插入非唯一数据值，请在插入之前执行EXISTS检查。...例如，通过指定选择模式，可以输入显示格式(例如2018年2/22/2018)、odbc格式(例如2018-02-22)或逻辑格式(例如64701)的日期。
tabe2tmeabe(biel); 访问时间和数据 将Day 变量转换 为分类变量。分类数据类型专为包含有限离散值集的数据而设计，例如一周中的日期名称。列出类别，以便它们按天顺序显示。...mean(cots,'omitn') 按日期和时间选择数据 要确定假期期间有多少人骑自行车，请检查 7 月 4 日假期的数据。按 7 月 4 日的行时间索引时间表。...时间表的行时间不必按任何特定顺序排列。它可以包含未按行时间排序的行。时间表还可以包含具有相同行时间的多行，尽管这些行可以具有不同的数据值。即使行时间已排序且唯一，它们也可能因不同大小的时间步长而不同。...当时间表是规则的时，它的行时间是经过排序且唯一的，并且在它们之间具有统一或均匀区间的时间步长。 要查找缺失的行时间，请使用 ismissing. 要删除缺失的时间和数据，请使用 rmmissing....这可能表明人们在进出城市时往往会选择不同的路线。另一种可能是，有些人一天进去，另一天回来。 确定一天中的小时 varfun 用于按组计算。
OneWay（单向）：沿默认方向传递筛选器，从具有主（唯一）键的表到包含外（非唯一）键的表。 Both（双向）：在两个方向上传递筛选器。 None（无）：不传递筛选器。...，并且由于 VALUES 从该列中获取唯一值，因此 VALUES(Cities[CityID])具有该列的数据沿袭。...但是，某些函数允许以奇怪的方式形成新的表，这在数据沿袭方面可能存在问题。例如，UNION 函数允许从两个源表中获取行来组合成为一个新的表，这两个表可能具有冲突的数据沿袭。...如果是这样，则结果表中的列与模型中的任何现有的列都没有数据沿袭。 在某些情况下，您也可能希望虚拟表的数据沿袭与默认值不同。...在本例中所展示的数据，因为不存在完全相同的行，因此每一行上由行上下文转换而来的筛选上下文都不相同，这些筛选上下文起作用时只会将这个唯一行筛选出来。
图2.1对此过程进行了可视化说明：按行存储数据（由数字标识）无法有效地检索需要列的所有值。...图2.1 从基于行的存储中检索列的值效率低下 2.1.2 列式数据库 与RDBMS的按行存储数据不同的是，Power BI模型通过按列存储数据来实现这一过程。...小数是在此基础上添加二十四小时制的一天中的时间；例如，值 2.5 表示 1900 年 1 月 1 日中午。 您有三种选择来存储日期/时间数据。日期/时间数据类型同时存储日期和时间。...这么一看，它们应该与关系型数据库中的关系相当，但实际上，它们完全是两个不同的事物。 Power BI 模型中关系的基础是具有唯一键的数据表。...如果从这两列到日期表都存在关系，并且在日期表中选择了一行，那么我们在探讨应当筛选哪些销售交易记录时，会产生如下的疑问：是在该日期订购的交易记录，还是已付款的交易记录，还是将两者都筛选出来？
往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...再次，年度切片器变化时，不同的子类别对应的数据变化，而我们说数据表在建立的那一刻起就是固定的，除非再次刷新，否则切片器不会改变原数据。...那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。 我们根据以上的思路试着来建立模型。...排名 RANKX是迭代函数，会将行上下文自动转为筛选上下文，因此需要将除了年度以外的列都ALL掉，这样才能保证在每个年度内进行RANKX排序。...我们来看一下效果： 这样基本达到了本文开始的要求： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales
，我们就需要连接两个表，而我们的交叉连接会为我们产生太多冗余数据行，我们可以使用 where 子句对笛卡尔积后的结果集进行一个条件筛选。...，但实现原理是不同的，效率也是不一样的，交叉连接通过笛卡尔积返回结果集再结合 where 子句剔除冗余数据行，而内连接的 ON 筛选器工作在笛卡尔积过程中，只有符合条件才能合并生成新的数据行。...这个问题的核心点在于，我不仅要满足连接条件成功合并的数据行，还要那些未成功匹配的行，也就是说学生表的所有行都得出现。...子查询 子查询，顾名思义就是嵌套的别的查询语句中的查询，因为很多时候查询不是一蹴而就的，往往是需要一个中间结果集作一个过渡的，而我们的子查询就是用于这种中间结果集过渡。...日期时间函数： 由于日期函数在不同的数据实现来说，很多相同功能的函数具有不同的函数名称，我们这里仅以 MySql 来介绍这些函数，给你一个宏观印象，不同的数据库之间只不过语法差异，搜索引擎就可以解决。
示例1：提取唯一值 可以使用Excel高级筛选从数据集中快速提取唯一值记录（或者，移除重复值）。如下图1所示的数据集。...图1 在该数据集中存在重复记录，此时可以使用Excel高级筛选工具快速获取所有唯一记录的列表并放置在指定位置（以便原始数据保持不变）。 步骤如下： 1.选择包括列标题在内的整个数据集。...“方式”中“将筛选结果复制到其他位置”，允许指定获取唯一记录列表后要放置的位置。“列表区域”中指定想要查找唯一记录的数据集区域地址，注意确保包括数据集标题。“条件区域”留空。...图4 注意：使用高级筛选获取唯一值列表时，确保选择了标题行，否则，它会将第一行视为标题。 示例2：在Excel高级筛选中使用条件 使用Excel高级筛选可以使用复杂的条件筛选数据。...图7 3.选择原始数据集（注意，包括标题行）。 4.单击功能区“数据”选项卡“排序和筛选”组中的“高级”命令按钮，打开“高级筛选”对话框。
基础数据 为了简化问题，这里仅仅使用两张表。 离职人员 ? 可以看到明显的特点是对员工离职表，仅仅记录必要的离职日期。 日期表 ? 日期表。...问题重述 按年，月，部门计算当月离职人数； 按年，月，部门计算当月积累离职人数； 按年，月，部门计算当月在职人数； 值得注意的是，以上三个问题有一定的相关性。 数据模型 ? 实现效果 ?...度量值讲解 KPI.人数.离职.当期 = COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) 对人数的计算，应该以员工编号作为唯一标识，因此使用该列，同时，我们希望这个计算保持可被筛选的特性...( ALL( 'Date'[日期] ) , 'Date'[日期] 日期] ) ) ) 首先要理解这个定式，但在该案例中仅仅这样是不行的，我们需要在离职的数据中考虑，因此多加了一个筛选条件...第 5 行，MAXX 创建针对于 ‘Date’ 的迭代所处的筛选上下文是 进入 CALCULATE 前的筛选上下文，如 2019年3月。 第 7 行，由 DAX 引擎添加。
因此，如果我们使用一个随机样本作为验证集，那将更容易，因为我们正在预测在这一天的工业设备的价值，而我们已经有了那一天的一些观察结果。...此外，我们希望使用最近日期的验证集，而不是随机的。...我使用了这种确切的方法，发现了一些几乎完全预测因变量的列。具体来说，当我查看它们是如何预测的时候，结果是它们是否缺失是数据集中唯一重要的事情。由于这一发现，我最终赢得了那场比赛。...特别是当你在一个非常庞大的数据集上运行，比如一亿行，就不可能在完整的数据集上运行。所以你要么在开始之前自己选择一个子样本，要么使用set_rf_samples。...所以我们要做一些额外的工作来尝试去除冗余特征。我做的方法是做一些叫做“树状图”的东西。它有点像分层聚类。 聚类分析是一种尝试查看对象的方法，它们可以是数据集中的行或列，并找出彼此相似的对象。
，然后表再放到库中 2、一个库中可以有多张表，每张表具有唯一的表名用来标识自己 3、表中有一个或多个列，列又称为“字段”，相当于java中“属性” 4、表中的每一行数据，相当于java中“对象” 四、常见的数据库管理系统...： 表子查询 where或having后面： 标量子查询 列子查询 行子查询 exists后面： 标量子查询 列子查询 行子查询 表子查询 2、按结果集的行列...标量子查询（单行子查询）：结果集为一行一列 列子查询（多行子查询）：结果集为多行一列 行子查询：结果集为多行多列 表子查询：结果集为多行多列 三、示例 where或having后面 1、标量子查询 案例...，唯一可以为空 2、相同点 都具有唯一性 都支持组合键，但不推荐 外键： 1、用于限制两个表的关系，从表的字段值引用了主表的某字段值 2、外键列和主表的被引用列要求类型一致，意义一样，名称无要求 3、主表的被引用列要求是一个...脏读：一个事务读取了其他事务还没有提交的数据，读到的是其他事务“更新”的数据 不可重复读：一个事务多次读取，结果不一样 幻读：一个事务读取了其他事务还没有提交的数据，只是读到的是 其他事务“插入”的数据
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...pd.to_datetime(order['order_date']) delivery['delivery_date'] = pd.to_datetime(delivery['delivery_date']) 让我们尝试按日期列合并两个数据集...是按连接键排序的Order和Delivery数据集的Outer Join结果。...另外具有精确匹配的键也会受到影响，它们会选择最后一行键。 可以通过设置allow_exact_matches=False来关闭精确匹配合并。
唯一的方式，只能是在字段之外、数据表下方位置，点击一个小小的加号，而后选择“新建计算字段”！ 而每次创建计算字段，我都觉得是一次煎熬，如果你不能体会这个感受，大概是中毒已深、未曾分别真假便已入局。...2022年——背后是 YEAR 函数和逻辑判断（这里用订单日期） 品牌——背后是 SPLIT 拆分函数，是行级别函数和字符串函数的代表 销售额总和——背后是最常见的 SUM 聚合 1、这里先看神奇的筛选...由于日期是特殊的字符串，是具有连续性的、层次性的字符串，几乎每个 BI 工具都能快速完成日期部分的选择（甚至 Excel 都有这个功能，只是没有那么好用）。...问题在于，当我尝试筛选的时候，我连续选择了好几年都没有找到有效的样本！ 有人会说，这是你数据的问题！ 是的，我承认，我事先并不知道这个数据表其实只有2014～2017年的数据（参见上图左上角）。...我在默认弹出的日期筛选范围（2020～2029）中选择多个都不行，最后才不得不做了一个“各年度的销售额金额”柱状图来确认有效范围。 问题是，为什么筛选不能提示有效的数据值范围？难道这不应该是常识吗？
当我们将投资组合的收益率与HML因子进行回归时，我们正在调查有多少收益是由于包括高账面市值比率的股票（有时被称为价值溢价，因为高账面市值的股票被称为价值股票）。...发生这种情况时，可以通过跳过一定数量的包含元数据的行来修复它 。看看如果我们跳过 6 行。...但是，请注意 FF 使用当月的第一天，而我们的投资组合收益使用的是当月的最后一天。这会将每月日期回滚到上个月的最后一天。我们 FF 数据中的第一个日期是“1990-07-01”。让我们回滚。...最后，我们只想要与我们的投资组合数据一致的 FF 因子数据，因此我们 在投资组合返回对象中 按 日期first() 和 last()日期filter()。...我们可以将这些结果通过管道传输到 ggplot() 并创建具有置信区间的系数散点图。我不想绘制截距，因此会将其从代码流中过滤掉。 我们用errorbar添加置信区间。
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