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Power Query三大容器實作系列 - (7/7) Table(資料表格)的建立編輯與轉換

Table容器是Power Query中處理結構化數據的核心工具,也就是我們俗稱的資料表(Data Table)。透過行、列方式儲存資料,可以執行篩選、合併、轉置等多樣操作,滿足數據清理與轉換的需求。Table容器在資料整合中更扮演重要角色,可以整合多個來源數據,也是進行複雜分析的基礎,能與Excel及Power BI無縫對接,支援樞紐分析、動態報表等。熟練掌握Table容器不僅能提升工作效率,還有助於應對多樣化的數據分析需求,是瞭解與學習Power Query的關鍵一步。

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Power Query三大容器實作系列 - (4/7) 向下切入:深化(擷取)容器裡的內容

在操作Power Query的過程,無疑就是處理資料過程,而過程中的每一個步驟即為M語言所執行查詢步驟,而查詢結果裡若有容器類型的資料,除了可以當下預覽(不用產生額外步驟)外,也可以探勘該容器的內容,也就是擷取該容器的內容步驟為「深化」或「向下切入」。

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Power Query三大容器實作系列 - (3/7) Power Query List的建立與編輯

這一篇文章先來跟大家介紹List(清單)容器的特性與使用方式。在Power Query裡List容器是一種存儲單一值序列的資料結構,類似於其他編程語言中的陣列或集合。它非常適合處理簡單的資料列表,例如一系列數字、文字或日期。在 Power Query 中,List 是一種基本資料類型,經常在資料轉換或處理過程中使用。

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Power Query三大容器實作系列 - (2/7) Power Query的三大容器

在Power Query處理與解析資料的基礎上,並不僅僅是針對傳統結構化資料表的資料類型而已,資料結構中的Table (資料表)、Record (記錄)、List (清單)等容器,更是儲存與擷取結構化資料的重要元素,要了解資料的深化、探勘、萃取、轉換、…等技巧,就必須深入了解這三大容器的關係、轉換、編碼與相關函數的運用。

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學習XML檔案格式與實作系列:(3/6) 認識XML檔案

Xml檔案格式(Extensible Markup Language)被稱之為可擴展標記語言,是一種用於組織和儲存資料的文件格式。這種標記語言常用於定義和儲存結構化資料,其目的是描述資料的結構和內容,而不是呈現資料的外觀。也因為XML是獨立於操作系統和軟體的格式,所以可以跨平台的在不同系統或應用之間交換資料。因此,許多應用程式都會使用XML來保存使用者的設定與資料的分享。

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Power Query的學習與M語言實作系列 - (4/5) Power Query查詢結果的輸出選項

經由Power Query編輯器所整理完成的資料,在Excel環境裡有多種輸出選擇,譬如:可以僅建立連線就好,爾後可再隨時伺機運用;也可以直接作為樞紐分析表與樞紐分析圖的資料來源,輕鬆製作摘要統計報表與圖表;甚至亦可複本存放至資料模型,為資料關聯與數據分析做準備。

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Power Query的學習與M語言實作系列 - (3/5) 最常見的資料整理術– 資料拆分

資料拆分是整理原始資料(Raw Data)的關鍵步驟,能夠直接影響後續分析的準確性與效率。Power Query的「分割資料行」功能正是為此設計。藉由拆分作業,可以將複雜或混雜的數據資料分解為更有意義的部分,以便進行分析和整理。並且符合資料庫正規化原則,也能利於與其他系統的整合。

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Power Query的學習與M語言實作系列 - (2/5) 學習Power Query編輯器

Power Query查詢編輯器提供了清晰直觀的操作環境,透過查詢列表的導覽,可快速切換和管理各個建立的查詢;右側的查詢設定工作窗格則鉅細靡遺地列出所有查詢步驟,方便使用者追蹤和修改。工具列上也提供常用功能選項,諸如篩選、排序和格式轉換。要成為資料整理大師,您肯定要熟悉Power Query查詢編輯器作業環境。

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Power Query的學習與M語言實作系列 - (1/5) 使用Power Query匯入外部檔案實作-以csv為例

CSV(Comma-Separated Values)是一種簡單且普遍的輕量級的純文字資料格式,用來儲存表格數據。每欄(資料行)的資料均以逗號分隔,資料列則以換行標記,其特性包括結構簡單、易讀寫,且兼容幾乎所有數據處理工具(如 Excel、Python、Power Query)。檔案體積小、解析高效,並可跨平台使用,無需專用軟體即可編輯。廣泛應用於數據交換、資料庫匯入/匯出及分析領域,是數據科學和商業報表中最普及的格式之一。所以,許多企業、政府單位、機關團體、資訊系統等各領域廣受歡迎。

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Power Pivot、Power Query與Excel和Power BI的關聯

愈來愈多人喜歡Power Query了,我發現許多Excel使用者或者資料處理的工作者,愈來愈仰賴Power Query來進行資料的匯入、拆解、轉換、組合、…等等作業。而從一些來自學員、讀者的提問與疑惑中,也發覺到他們大大小小的困擾,尤其是若要進行更進一步的資料轉換時,基於並非資訊專業人員,資料庫基礎觀念涉獵不多,卡關的情境屢見不鮮,於是有了撰寫這系列文章的念頭。就從Power Query與Excel和Power BI的關係開始講起囉!

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