Power Query中的日期和时间处理技术详解

# 第一章：Power Query简介和基础概念

## 1.1 Power Query概述
Power Query 是一种用于数据处理和转换的工具，最初是 Excel 中的一个插件，后来被整合到了 Power BI 中。它可以帮助用户轻松地连接、转换和处理各种数据源，包括数据库、Excel 表、CSV 文件、Web 数据等，使数据清洗和准备变得更加高效和灵活。

## 1.2 Power Query的常见应用领域
Power Query 在数据清洗、数据合并、数据筛选和数据加工方面有着广泛的应用，在业务分析、BI报表制作、数据可视化等领域都扮演着重要角色。

## 1.3 Power Query的基本操作和语法
Power Query 使用类似于 Excel 的公式语法，称为 M Formula Language。用户可以通过图形化界面进行数据转换操作，也可以直接编写 M 语言代码来实现更加复杂的数据处理任务。在 Power BI 的 Query Editor 中，用户可以进行数据源连接、数据转换、列操作、添加自定义列、数据类型转换、数据透视等操作。

### 第二章：Power Query中日期和时间数据类型

#### 2.1 Date、Time和DateTime数据类型介绍
在Power Query中，日期和时间数据类型包括Date、Time和DateTime。Date类型表示日期，例如2022年3月14日；Time类型表示时间，例如14:30:00；DateTime类型表示日期和时间的组合，例如2022年3月14日14:30:00。

#### 2.2 Power Query中日期和时间的常见格式
Power Query中日期和时间可以采用多种常见格式，包括"YYYY-MM-DD"、"MM/DD/YYYY"、"DD-MMM-YYYY"、"HH:MM:SS"等，同时也可以根据需要进行自定义格式化设置。

#### 2.3 Power Query中日期和时间数据处理的特点
日期和时间数据在Power Query中具有丰富的处理特点，包括格式转换、时区调整、日期计算、日期比较等多种常见操作，同时也支持各种日期和时间函数的运用。在处理日期和时间数据时，需要注意数据的精度、时区以及与其他数据类型的转换等问题。
### 第三章：日期和时间数据的导入和转换

Power Query提供了丰富的功能来导入和转换日期和时间数据，使得处理这些数据变得非常容易。在本章中，我们将重点介绍如何从不同数据源导入日期和时间数据，以及对这些数据进行格式转换、清洗和处理的技巧。

#### 3.1 从不同数据源导入日期和时间数据

在Power Query中，我们可以从各种不同的数据源中导入日期和时间数据，包括Excel、CSV、数据库、Web数据等。不同的数据源可能采用不同的日期时间格式，因此在导入数据时，需要注意数据的原始格式并进行必要的转换。

// 从Excel导入日期和时间数据示例
let
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Data\SampleData.xlsx"), null, true),
    Sheet1_Sheet = Source{[Item="Sheet1",Kind="Sheet"]}[Data],
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Sheet1_Sheet,{{"DateColumn", type date}, {"TimeColumn", type time}}) 
in
    #"Changed Type"

#### 3.2 Power Query中日期和时间数据的格式转换

在Power Query中，我们可以通过一系列操作来进行日期和时间数据的格式转换，包括修改日期格式、提取年月日时分秒等操作。这些操作可以通过图形化界面操作，也可以通过M语言编写脚本来实现。

// 日期和时间数据格式转换示例
let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("NUs7DoAwDPXitczRE3pUTxQZwBB0gB", BinaryEncoding.Base64), Compression.Deflate)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in type table [ID = _t, Date = _t]),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"ID", type text}, {"Date", type datetime}}),
    #"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Year", each Date.Year([Date]))
in
    #"Added Custom"

#### 3.3 日期和时间数据的清洗和处理技巧

在导入和转换日期和时间数据后，有时候数据中会存在一些异常值或需要进一步处理的情况。Power Query提供了丰富的数据清洗和处理功能，比如筛选特定日期范围的数据、处理空缺值、对数据进行排序等操作。

// 日期和时间数据清洗和处理示例
let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("NUs7DoAwDPXitczRE3pUTxQZwBB0gB", BinaryEncoding.Base64), Compressio