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实验室 01 - 使用 Excel 中的 Power Query

已完成

现在，你可以通过此引导式的分步用例来试用 Power Query。 使用提供的示例数据源文件完成这些练习。

实验室 01 - Excel 中的分析：使用 Excel 中的 Power Query

完成此实验预计需要 30 分钟。

在此实践学习实验中，你将完成以下任务：

1. 使用 Power Query 连接到 .csv 源数据文件 - 客户
2. 使用 Power Query 转换按分隔符拆分列 - 客户
3. 使用 Power Query 连接到 Excel 源数据文件 - 报价
4. 使用 Power Query 转换到逆透视 - 报价
5. 使用 Power Query 转换到清理 - 报价

实验先决条件

必须满足以下先决条件和设置，才能成功完成练习：

• 必须连接到 Internet。

• 必须安装了 Microsoft Office。

• 注册 Microsoft Power BI。

• 至少有一台具有两个核心和 4 GB RAM 的计算机，该计算机运行 Windows 8 或更高版本，或者 Windows Server 2008 R2 或更高版本。

• 可使用 Microsoft Edge 或 Google Chrome。

• 请验证操作系统是 32 位还是 64 位，以便确定是安装 32 位还是 64 位应用程序。

  注意

  64 位 Excel 和 Power BI Desktop 是最佳选择。

  重要

  下载学生内容：在本地计算机的 C: 驱动器上创建一个名为 ANALYST-LABS 的文件夹。 从 https://aka.ms/modern-analytics-labs 下载所有内容并将其提取到你创建的 ANALYST-LABS 文件夹中 (C:\ANALYST-LABS)。

• 使用以下任一选项下载并安装 Power BI Desktop：

  • 如果有 Windows 10 或更高版本，请使用 Microsoft App Store 下载并安装 Power BI Desktop 应用程序。
  • 下载并安装 Microsoft Power BI Desktop。

• 如果已安装 Power BI Desktop，请确保已下载最新版本的 Power BI。

文档结构

每个实验室的源数据或启动文件均位于每个实验室文件夹内。

• 使用 Excel 应用程序中的 Power Query 完成实验室 01。

• 使用 Power BI Desktop 应用程序完成实验室 02A 和实验室 02B。

• 使用 Power BI Desktop、Power BI 服务和 Excel 应用程序完成实验室 03A。

• 使用 Excel 和 Power BI 服务应用程序完成实验室 03B。

每个实验室都附带要遵循的分步说明，并在整个说明中包含屏幕图像。 每个步骤的关键操作都用粗体文本标识。 注意备注、提示和其他重要信息。 每个实验室都包含一个完整的解决方案文件，你可将其作为参考。

概述

完成此实验预计需要 30 分钟。 在此实验室中，你将完成以下任务：

1. 使用 Power Query 连接到 CSV 源数据文件 - 客户

2. 使用 Power Query 转换按分隔符拆分列 - 客户

3. 使用 Power Query 连接到 XLSX 源数据文件 - 报价

4. 使用 Power Query 转换到逆透视 - 报价

5. 使用 Power Query 转换到清理 - 报价

   注意

   此实验室是根据虚构的 Wi-Fi 公司 SureWi 的销售活动创建的，它由 P3 Adaptive 提供。 这些数据是 P3 Adaptive 的资产，并且已共享，用于通过行业示例数据来演示 Excel 和 Power BI 的功能。 对此数据的任何使用都必须指明数据为 P3 Adaptive 所有。

练习 1：使用 Power Query 连接到 CSV - Customers.csv

在此练习中，你将使用 Excel 连接到 CSV 源数据文件。

任务 1：启动 Excel

在此任务中，你将启动一个新的空白工作表以开始。

1. 启动 Excel。

   

2. 创建一个新的空白工作簿。

   

任务 2：使用 Power Query 连接到 CSV

在此任务中，你将连接到客户 CSV 源数据文件。

1. 选择主 Excel 功能区上的“数据”选项卡。

2. 选择“获取数据”>“从文件”>“从文本/CSV”。

   

3. 转到 C:\ANALYST-LABS\Lab 01\MAIAD Lab 01 - Data Source - Customers.csv 文件。

   “预览”区域将显示客户数据、列名称和值的示例。

   注意

   此示例只是数据的预览。

   

4. 选择“转换数据”按钮。 这将启动 Power Query 编辑器窗口。

   注意

   在 Power Query 中工作时，最好最大化“Power Query 编辑器”窗口，以便查看 Power Query 窗口菜单、窗格和选项的完整视图。

5. 默认情况下，将折叠“Power Query 编辑器”窗口左侧的“查询”窗格。 选择“查询”窗格中的箭头，展开并打开“查询”窗格。

   

6. 在“查询”窗格中，右键单击名为“MAIAD 实验室 01 - 数据源 - 客户”的默认查询名称，然后将查询重命名为“客户”。

   

   提示

   应为用作数据模型一部分的查询提供一个清晰的、描述性的、用户友好的名词性名称，用于描述数据所表示的内容。 例如，客户、报价、发票、产品、地理位置等。

练习 2：使用 Power Query 转换按分隔符拆分列 - 客户

在此练习中，你将使用 Power Query 从“Contact”列中提取名字。

任务 1：使用“从示例中添加列”

在此任务中，你将通过使用“添加列”>“示例中的列”转换创建名为“First Name”的新列，以通过分隔符来拆分“Contact”。

1. 从“预览”网格中，选择“Contacts”列。

2. 从“添加列”选项卡中选择“示例中的列”向下箭头，然后选择“从所选列添加列”选项。

   

   注意

   这将打开一个名为“从示例中添加列”的新用户界面窗口。此窗口看起来像 Power Query 的“预览”网格，但它是一个单独的窗口，你可以在其中键入建议的值，以便 Power Query 可以识别要应用的模式和公式，从而达到最终结果。

3. 在“从示例中添加列”窗口的名为“[Column1]”的列中，键入值“Hugo”，然后按 Enter 键。

   

   注意

   按 Enter 键后，Power Query 会确定数据中是否存在一个模式来填充所有行的值。

4. 在名为“分隔符前的文本”的默认标题中双击，并将新列重命名为“First Name”。 选择“确定”按钮。

   

   注意

   现在，在 Power Query 编辑器预览网格中，你会注意到名为“First Name”的新列，它是通过使用“从示例中添加列”转换从 [Contact] 解析出 [First Name] 而创建的。

   

练习 3：使用 Power Query 连接到 XLSX - Quotes.xlsx

在此练习中，你将使用 Excel 连接到 XLSX 源数据文件。

任务 1：从 Power Query 编辑器窗口中连接到 XLSX 源数据

在此任务中，你将从“Power Query 编辑器”窗口开始。

1. 从 Power Query“主页”菜单中，选择“新建源”>“Excel 工作簿”文件选项。

   

2. 导航到文件“C:\ANALYST-LABS\Lab 01\Data Source - Quotes.xlsx”。

3. 在“导航器”窗口中，选择名为“实验室 01 - 报价”的工作表。

   注意

   这只是数据的预览。

   

4. 选择“确定”按钮，作为“Power Query 编辑器”窗口中的第二个查询加载。

5. 在“查询”窗格中，右键单击名为“实验室 01 - 报价”的默认查询名称以将查询重命名为“报价”。

   

练习 4：使用 Power Query 进行逆透视 - 报价

在此练习中，你将使用 Power Query 转换来构造 Power Pivot 的报价数据。

任务 1：使用第一行作为标题转换按钮

在此任务中，将具有列标题值的第一行移动到表格标题。

在“主页”菜单中，选择“将第一行作为标题”按钮。

任务 2：使用逆透视转换菜单选项

在此任务中，你将对报价数据进行逆透视。

1. 在“预览”窗格中，右键单击“CustID”列以显示菜单选项。

2. 然后选择“逆透视其他列”选项。

   

3. 双击“Attribute”列，然后将其重命名为“QuoteDate”。

4. 双击“Value”列，然后将其重命名为“QuoteAmt”。

   之前

   

   之后

   

练习 5：使用 Power Query 进行清理 - 报价

在此练习中，你将使用 Power Query 转换来清理报价数据。

任务 1：使用替换转换

在此任务中，你将使用替换方法将 QuoteDate 更改为可转换为“日期”数据类型的完整日期。

1. 在“预览”窗格中，右键单击“QuoteDate”列以显示菜单选项。

2. 然后，选择“替换值...”选项。

   

3. 在“替换值”UI 窗口中，执行以下操作：

   1. 在“要查找的值”文本框中输入一个连字符 -。

   2. 在“替换为”文本框中输入“/1/”。

   

   1. 选择“确定”按钮。

任务 2：使用数据类型图标

在此任务中，将使用数据类型图标将数据类型从“文本”更改为“日期”。

1. 选择 QuoteDate 列标题中的 ABC 图标，该图标指示该列是文本数据类型。

2. 从数据类型菜单选项中选择“日期”选项。

   

任务 3：关闭并加载到数据模型

在此任务中，将“客户”和“报价”表加载到数据模型。

1. 在“主页”菜单中，选择“关闭并加载”>“关闭并加载到...”。

   

2. 在“导入”窗口中，选择“仅创建连接”单选按钮。

   

3. 选中“将此数据添加到数据模型”旁边的框。

4. 选择“确定” 按钮。

   注意

   加载的表显示在“查询和连接”窗格窗口中，其中加载了总行数。

   

   注意

   此时，我们已使用 Power Query 连接到数据源，并选中了“将此数据添加到数据模型”复选框选项。 但是，我们实际上并未看到此数据已加载到何处。 在实验室 02A 中，使用 Power BI Desktop 导入 Power Query 连接、客户表和报价表来创建数据模型。

   注意

   要编辑查询并重新启动 Power Query 编辑器窗口，请选择“数据”>“查询和连接”以显示“查询和连接”窗格。

   

   注意

   当你选择“关闭并加载到…”且首次设置“导入数据”选项时，这是默认设置。 你始终可以编辑这些设置，方法是右键单击“查询和连接”窗格中的“查询”，然后选择“加载到...”选项以显示并更新“导入数据”设置。

   

任务 4：保存文件

在此任务中，你将保存包含“客户”和“报价”查询连接的 Excel 文件。

1. 在 Excel 主功能区中，选择“文件”>“保存”。

2. 转到 C:\ANALYST-LABS\Lab 01 文件夹，然后将文件保存为 Lab 01 - My Solution.xlsx。

摘要

在本实验室中，你在 Excel 中使用 Power Query 连接到了 CSV 和 XLSX 源数据文件，使用“示例中的列”创建了新列，在 Power Query 中逆透视并应用了转换，将源数据加载到了数据模型，然后保存了包含数据连接的 Excel 文件。

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