powerbi 里的powerquery

Power BI中的Power Query，也被称为Dataflows，是一个强大的数据分析工具，它允许用户连接、清洗、转换和加载来自各种数据源的数据，以便于在Power BI报告和仪表板中可视化。以下是关于Power Query在Power BI中的几个关键点：

1. **数据连接**：Power Query支持多种数据源，包括Excel文件、SQL Server、云存储（如Azure Blob Storage）、Web服务等，你可以轻松地连接到这些数据。

2. **数据预处理**：用户可以在Power Query的工作流中进行数据清洗，例如删除重复项、填充空值、格式化字段等。它的图形界面使得复杂的操作变得直观易懂。

3. **拖放式查询构建**：通过拖拽字段到工作区，你可以创建自定义计算列、过滤条件，甚至可以创建整个查询流程，无需编写复杂的SQL语句。

4. **数据模型化**：Power Query允许你创建数据模型，比如层次结构或星型模式，以更好地组织和管理数据。

5. **实时和批量加载**：无论是实时更新还是一次性加载，Power Query都能提供高效的数据加载性能。

6. **嵌入式查询**：在Power BI报告和仪表板中，你可以将Power Query的结果嵌入，使其成为动态数据驱动的部分。

7. **版本控制**：每个查询都有历史版本记录，方便团队协作和追溯更改。

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]。

power bi和power query的关系

<think>好的，我现在要回答用户关于Power BI和Power Query的关系的问题。首先，我需要确认自己对这两个工具的理解是否准确，然后再组织语言进行解释。

首先，Power BI是微软推出的一套商业分析工具，主要用于数据可视化和生成报告。我记得它包含多个组件，比如Power Query、Power Pivot、Power View等。而Power Query是其中的一个数据连接和转换工具，用户可以通过它来导入、清洗和转换数据。不过，Power Query不仅存在于Power BI中，Excel里也有Power Query的功能，可能用户会混淆两者的关系。

接下来，我需要明确两者的关系。Power Query作为ETL工具（提取、转换、加载），在Power BI中负责数据准备阶段的工作。用户在Power BI中使用Power Query编辑器来处理数据，然后将处理后的数据加载到数据模型中，供后续分析和可视化使用。所以，Power Query是Power BI的一个组成部分，专门处理数据预处理的任务。

可能用户会想知道它们的具体分工。例如，Power Query负责数据清洗，比如删除重复值、拆分列、合并查询等，而Power BI的其他部分如DAX和可视化工具则负责数据建模和展示。需要举例说明，比如在Power BI中，用户先用Power Query准备数据，然后用Power Pivot建立关系和数据模型，最后用可视化组件创建图表。

另外，可能需要注意Power Query在其他产品中的应用，比如Excel中的Power Query功能，但Power BI中的Power Query更深度整合，并且可能在功能上有一些增强。不过，用户的问题可能主要集中在Power BI内的关系，所以可以略提Excel的情况，但重点放在Power BI上。

在结构上，可能需要先分别介绍两者，然后说明它们的协作关系，再举例说明使用流程。同时，使用用户容易理解的比喻，比如将Power BI比作整个工厂，Power Query是其中的预处理车间，负责原材料的加工，之后其他车间进行组装和包装（分析和可视化）。

需要避免使用过于专业的术语，或者如果使用的话，要简单解释。比如ETL可能需要解释为数据提取、转换和加载的过程。确保用户即使没有技术背景也能理解。

检查是否有遗漏点，比如Power Query在Power BI中的具体入口（在Power BI Desktop中的“获取数据”后的查询编辑器），或者M语言的作用（Power Query背后的查询语言），但可能用户不需要太深入的细节，除非问题中有提到，但根据问题描述，用户可能只需要基本的关系介绍。

总结：Power Query是Power BI的一个关键组件，负责数据准备阶段，而Power BI作为一个整体平台，涵盖了从数据连接到分析、可视化的全过程。需要以简明扼要的方式解释两者的从属关系和协作流程。**</think>Power BI 和 Power Query 的关系**可以简单理解为：**Power Query 是 Power BI 中用于数据清洗和转换的核心工具**，而 Power BI 是一个整合了数据分析、建模和可视化的完整平台。

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### **1. Power BI 是什么？**
Power BI 是微软推出的**商业智能工具**，主要用于：
- **数据可视化**：创建交互式图表、仪表盘和报告。
- **数据分析**：通过 DAX 公式（类似Excel函数）进行复杂计算。
- **数据整合**：连接多种数据源（如Excel、数据库、云服务等）。
- **协作与共享**：将分析结果发布到云端，供团队使用。

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### **2. Power Query 是什么？**
Power Query 是 Power BI 中一个**数据预处理工具**，核心功能是：
- **数据提取（Extract）**：从文件、数据库、网页等来源获取数据。
- **数据转换（Transform）**：清洗数据（如删除重复值、填充空值）、拆分/合并列、转换格式等。
- **数据加载（Load）**：将处理后的数据加载到 Power BI 或其他工具（如Excel）中。

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### **3. 两者的协作关系**
- **步骤1：数据准备**
在 Power BI 中，用户通过 Power Query（界面称为“查询编辑器”）导入原始数据并进行清洗。例如：合并多个表格、过滤无效数据、标准化日期格式等。

- **步骤2：建模与分析**
清洗后的数据会加载到 Power BI 的数据模型中，用户可以使用 Power Pivot（另一种组件）建立表间关系、创建计算列或度量值（用DAX语言）。

- **步骤3：可视化与报告**
最后，通过 Power BI 的可视化工具生成图表和报告，并发布共享。

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### **4. 类比理解**
将 Power BI 想象成一家餐厅：
- **Power Query** 是后厨的“备菜区”，负责将生食材（原始数据）洗净、切配成可直接烹饪的状态。
- Power BI 的其他功能（如DAX和可视化）则是“烹饪和摆盘”，将处理好的食材变成美味佳肴（直观的报告）。

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### **5. 其他补充**
- Power Query 并非 Power BI 独有，它也被集成在 Excel 中，但 Power BI 中的功能更强大且无缝衔接。
- Power Query 使用 **M 语言**（一种数据转换语言）在后台操作，但用户通常无需直接编写代码，通过图形界面即可完成大多数任务。

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**总结**：Power Query 是 Power BI 生态中负责数据清洗的“基石”，而 Power BI 则在此基础上实现深度分析和可视化。两者结合，能高效完成从原始数据到商业洞察的全流程。