Вакансії EPAM Ukraine у Київ | Львів | Харків | Дніпро | Вінниця | Івано-Франківськ | Одеса | Чернівці | Хмельницький | Рівне | Ужгород | Тернопіль | Луцьк за напрямком Java | JavaScript | .NET | DevOps | Experience Design | Software Testing | Business Analysis | Python| Big Data | Mobile | Solution Architect | Ruby on Rails у містах за напрямком Java вакансії Київ | Java вакансії Харків | Java вакансії Львів | Java вакансії Вінниця | Java вакансії Одеса | Java вакансії Івано-Франківськ | Java вакансії Чернівці | Java вакансії Хмельницький | Java вакансії Рівне | Java вакансії Ужгород | Java вакансії Тернопіль | Java вакансії Луцьк | JavaScript вакансії Київ | JavaScript вакансії Харків | JavaScript вакансії Львів | JavaScript вакансії Вінниця | JavaScript вакансії Одеса | JavaScript вакансії Івано-Франківськ | JavaScript вакансії Чернівці | JavaScript вакансії Хмельницький | JavaScript вакансії Рівне | JavaScript вакансії Ужгород | JavaScript вакансії Тернопіль | JavaScript вакансії Луцьк | DevOps вакансії Київ | DevOps вакансії Харків | DevOps вакансії Львів | DevOps вакансії Вінниця | DevOps вакансії Одеса | DevOps вакансії Івано-Франківськ | DevOps вакансії Чернівці | DevOps вакансії Хмельницький | DevOps вакансії Рівне | DevOps вакансії Ужгород | DevOps вакансії Тернопіль | DevOps вакансії Луцьк
Як динамічно розширити стовпці в Power Query: покрокова інструкція
Уявіть, що вам потрібно підключитися до даних з різних файлів Excel та інших різноманітних джерел для створення вашого набору даних.
Відповідно, ваш набір даних матиме таку структуру:
У Power Query після встановлення з'єднання ви отримаєте таблицю, структуровану таким чином:
Тож поки все йде добре.
Однак розгляньмо сценарій, коли ваше джерело даних отримує додатковий стовпець або кілька нових стовпців, як показано нижче:
Якщо ви спробуєте оновити свій набір даних, ви отримаєте ту саму таблицю, за винятком двох нових стовпців. Яка прикрість!
ПРИЄДНУЙСЯ ДО НАШОЇ КОМАНДИ
Чому це відбувається? Пояснення можна знайти на кроці «Expanded Data» (Розширені дані).
Цей крок автоматично генерує такий код:
Виділена червоним частина є жорстко закодованою. В результаті, якщо присутні додаткові стовпці, крім цих чотирьох, Power Query ігнорує їх, оскільки вони не включені в код. Тому важливим правилом у коді M є усунення жорстко закодованих значень, де це можливо.
Щоб розв'язати цю проблему, розгляньмо такий підхід:
Замість жорсткого кодування назв стовпців, ми можемо замінити список назв стовпців у коді на динамічно створений список. Цей список автоматично включатиме всі назви стовпців щоразу, коли набір даних оновлюється.
Для досягнення цього нам потрібно змінити нашу формулу наступним чином:
= Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns1", "Data", Table.ColumnNames(#"Removed Other Columns1"[Data]{0}))
Тепер наш результат виглядає так:
Для подальшого роз'яснення, чому цей підхід працює, прочитайте пояснення нижче.
Що ми зробили?
Ми замінили наш оригінальний список на динамічно створений список, використовуючи формулу M Table.ColumnNames.
Ось розбір компонентів:
- #"Removed Other Columns1" посилається на наш попередній крок, представляючи набір даних перед розширенням.
- [Data] - це назва стовпця, що містить наші дані.
- {0} вказує номер рядка, де розташовані назви стовпців. Зауважте, що в Power Query нумерація рядків починається з нуля, тому нуль відповідає першому рядку.
Підсумовуючи, якщо ми хочемо забезпечити автоматичне включення нових стовпців у наш набір даних, ми повинні усунути жорстко закодовані назви стовпців і замінити їх динамічно створеними назвами стовпців, використовуючи стандартну формулу Power Query Table.ColumnNames. Ось і все.
Автор: Богдан Дуда
Підписатися на новини
-
Соціальна відповідальність
Агенти крові та EPAM розпочинають тестування нового мобільного додатку для донорів
EPAM спільно з громадською організацією Агенти крові розробляють інноваційний мобільний додаток для донорів крові. На даному етапі команди готують бета-версію.
-
What's New
Як бачать «роботу мрії» майбутні IT-фахівці: опитування EPAM Campus
-
Думка експерта
Як оптимізувати запити у графових базах даних: техніки та стратегії
-
Подія
Розкриття потенціалу графів: Graph Data Analytics і Graph Data Science
-
Огляд подій
Autumn Data Conference 2024: висновки, враження та прогнози
Говорили про революційні інновації, такі як штучний інтелект та хмарні рішення, а також ділилися передовими архітектурними рішеннями та підходами в роботі з даними.