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

POWER QUERY M函数实例

Power Query M 函数是 Microsoft Power Query 工具中的一种强大的数据处理功能，它可以帮助您在 Excel 和 Power BI 中轻松地清理、组合和转换数据。下面是一个简单的 Power Query M 函数的例子：

假设您有一个表格，其中包含了某个公司的员工姓名、工号和工资信息。您想利用 Power Query M 函数将工资数据按照工资水平进行分组，以便于更好地查看员工的薪酬情况。

您可以使用以下 Power Query M 函数代码：

let
Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Table1"]}[Content],
Grouped = Table.Group(Source, {"工资水平"}, {{"员工数量", each Table.RowCount(_), type number}})
in
Grouped

这段代码将读取您的原始数据表，然后使用 Table.Group 函数将数据按照工资水平进行分组，并计算每个组的员工数量。最后，这段代码将生成一个新的分组表，其中包含了工资水平和员工数量的信息。

该代码仅是 Power Query M 函数的一个简单例子，它可以帮助您了解 Power Query M 函数的功能和用法。您可以根据您的实际需求灵活地使用 Power Query M 函数进行数据处理。

power query m函数汇总

Power Query中的"M"系列函数是专门用于数据处理和转换的强大工具集。其中的汇总函数主要用于对数据集进行总计、平均值、计数等统计操作。以下是几个常见的M函数汇总：

1. `sum()`: 对一列数值求和，例如`sum(Area)`将计算名为"Area"列的所有数值总和。

2. `average()`: 计算平均值，如`average(Sales)`会给出"Sales"列的平均销售额。

3. `count()`: 统计非空元素的数量，`count(Customers)`则返回有记录的客户数。

4. `max()`: 找到最大值，`max(Price)`找出价格的最大值。

5. `min()`: 寻找最小值，`min(Date)`显示最早的日期。

6. `pivot_table()`: 创建透视表，可以按指定字段分类并计算汇总值，这对于复杂的数据分析非常有用。

7. `group_by()`: 按某个或多个字段分组，然后对每个组应用聚合函数，比如`group_by(Category, sum(Sales))`按类别划分并计算各组销售额总和。

使用这些函数时，通常需要先选定要操作的数据范围，并通过这些函数结合其他M功能（如`filter()`、`expand()`等）进行灵活的数据预处理。记住，在编写公式前最好理解每种函数的具体作用，以便得到正确的结果。