power query m 爬蟲

Power Query M 是一种在Excel和Power BI等工具中使用的数据处理语言。Power Query M 语言非常适合于数据爬虫任务，可以通过获取和转换网页上的数据来创建自动化的数据提取过程。

使用 Power Query M 爬虫时，首先需要指定要爬取的网页 URL。然后，可以使用 Power Query M 的内置函数和语法来从网页上提取所需的数据。例如，可以使用 Web.Contents 函数向指定的 URL 发送 HTTP 请求，并使用 Html.Table 函数从返回的 HTML 文档中提取表格数据。

在 Power Query M 中，还可以使用其他函数来处理和转换爬取到的数据。例如，可以使用 Text.Split 函数拆分字符串，使用 Date.FromText 函数将日期字符串转换为日期格式，使用 Table.TransformColumnTypes 函数将列的数据类型转换为所需的类型等。这些函数使得在爬取数据后进行数据清洗和转换变得非常方便。

Power Query M 还提供有关数据源的元数据信息，例如哪些表、列或行可用，并允许进行数据模型的建模和转换。这使得可以对所爬取的数据进行更复杂的操作，例如合并多个表、创建计算列、添加筛选器等。

总之，Power Query M 是一种强大的语言，非常适合用于数据爬虫任务。它提供了丰富的函数和语法，可以轻松地从网页上提取和转换数据，并将其导入到 Excel 或 Power BI 中进行进一步的数据分析和可视化。

相关问题

在power bi 使用power query

### 如何在 Power BI 中使用 Power Query 进行数据处理和转换

#### 加载并编辑查询
当首次加载数据进入 Power BI 时，可以选择多种不同类型的文件或数据库连接器。一旦选择了合适的数据源，点击“Transform Data”按钮可以打开 Power Query 编辑器，在这里可执行各种清洗、整理以及增强原始输入的任务。

#### 清洗与准备数据
Power Query 提供了一系列直观易用的功能用于清理杂乱无章的数据集。例如去除空白行、调整列宽、拆分组合字段等基础操作均能轻松完成。对于更复杂的变换需求，则可以通过应用高级函数或是编写自定义 M 脚本来达成目标[^1]。

let
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\path\to\yourfile.xlsx"), null, true),
    Sheet1_Sheet = Source{[Item="Sheet1",Kind="Sheet"]}[Data],
    PromotedHeadersTable = Table.PromoteHeaders(Sheet1_Sheet, [PromoteAllScalars=true]),
    ChangedType = Table.TransformColumnTypes(PromotedHeadersTable,{{"Date", type date}, {"Sales", Int64.Type}})
in
    ChangedType

这段代码展示了如何读取来自本地磁盘上的 Excel 文件，并对其内部的工作表实施初步的预处理措施——提升标题行并将某些特定列指定为适当的数据类型。

#### 应用 Python 或 R 脚本
除了内置工具外，还可以利用外部编程语言进一步扩展能力边界。比如借助于 Python 的强大库生态系统来进行机器学习建模；或者运用 R 绘制统计图表辅助分析决策制定过程。此时只需简单切换至相应环境标签页即可无缝衔接二者之间的交互流程[^3]。

import pandas as pd

def transform_data(dataset):
    df = dataset.copy()
    
    # Example transformation logic here
    
    return df

上述例子说明了怎样把当前工作区内的表格映射成 Pandas DataFrame 对象形式以便后续调用标准 API 接口开展计算任务。

#### 自动化定期更新机制
值得一提的是，针对那些频繁变动的信息资源而言，设置定时触发策略显得尤为重要。无论是依赖网络爬虫抓取公开网页内容还是对接企业内部 ERP/CRM 平台接口获取最新业务动态，都能依靠此特性确保报表始终反映最及时准确的状态变化趋势[^2]。