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26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的

发布时间:2020-12-31 01:01 所属栏目:125 来源:网络整理
导读:本节重点:Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的借书人数) 需求如下: 上图所示,根据左侧的数据源,统计出2016年各月各周的借书人数(效果如右侧所示)。 分析:很明显,这个需求是对日期的一个操作,其实仅需要用到左侧的第一列即可

本节重点:Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的借书人数)

需求如下:

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


上图所示,根据左侧的数据源,统计出2016年各月各周的借书人数(效果如右侧所示)。

分析:很明显,这个需求是对日期的一个操作,其实仅需要用到左侧的第一列即可。

处理思路:直接用数据透视表处理有难度,最终还是采用PQ进行加工,得到“第几周”以及“周开始日”“周结束日”。

主要运用知识点:周的处理。

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


首先得到“一个月的某一周”、“星期开始值”、 “星期结束值”。

? ?插入的每月的某一周 = Table.AddColumn(删除的列,"WeekOfMonth",each Date.WeekOfMonth([借书日期]),type number),
? ? 插入的周始 = Table.AddColumn(插入的每月的某一周,"StartOfWeek",each Date.StartOfWeek([借书日期]),type datetime),
? ? 插入的周终 = Table.AddColumn(插入的周始,"EndOfWeek",each Date.EndOfWeek([借书日期]),

效果如下:

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


接下来我们可以考虑是在PQ中直接处理呢,还是保存连接,到数据透视图中进行处理呢?

不妨先用PQ方式做一下。

选中第一列,进行取月操作,并增加后缀。(顺便给第二列也增加前缀以及后缀)

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


然后为了计数,可以选中四列,进行“分组依据”。

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


最后关闭上载到当前表,进行对比。

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的


效果是达到了,但是没有需求那么炫酷。

下面是两种方式对比,具体数据透视表如何操作这里不做详述。

26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的

(编辑:ASP站长网)

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