如果匹配的对象不是离散数,区间的闭合方向不一致会使匹配稍微复杂一点,首先介绍一下演示用的参数表Para:
为了识别区间左右端的闭合性,需要两列布林型的字段:
很显然由于需要枚举的数[......]
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如果匹配的对象不是离散数,区间的闭合方向不一致会使匹配稍微复杂一点,首先介绍一下演示用的参数表Para:
为了识别区间左右端的闭合性,需要两列布林型的字段:
很显然由于需要枚举的数[......]
归类是工作中最常见的问题之一,而其中离散值的区间匹配虽然逻辑简单,但在Power Query中需要谨慎选择现实的方法才不会在数据较多的情景下运行过久,下文将分享几种不同的方案。
区间匹配一般会根[......]
最近从前一直使用的累加套路开始会给出超栈警告了,优化了一下后发现移动平均也可以用类似的套路调优而且运行时间还特别少,所以想和大家分享一下。以下为优化后的累加代码,DB为拥有唯一列(Val)的表格:
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月度日期表是颗粒度为月的日期表,主要用来解决会计领域特有的第13个月问题,就实用性来讲价值不大,但却十分适合用来练手,所以和各位分享一下。日期表的制作非常像切蛋糕的过程,所以十分适合通过参数表来构造。[......]
标准日期表有着广泛的应用,下文将讲解其制作与应用。日期表的制作过程有点像切蛋糕,需要把特定的日子按照西历的逻辑划分到某个月和季度中,因此比较适合通过参数表来构建。接下来,会详细讲解各个参数(表)。
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Dax Patterns很早就给出了使用Dax构建周日期表的方法,但由于目前仍不能在power pivot中使用计算表(Calculated Table),下文将给出使用Power Query按同一思[......]
某游戏的角色强弱由武力,统率,智力,敏捷和运气这五个指标决定。该游戏会出现十三个特殊情景,每当进入这些情景玩家就会面临多个选择并需要从中挑选一个出来。根据游戏的攻略,每一个选项都会对某角色的武力,统率[......]
有如下表格,共有3列。第一列记录了座位的编号,第二列记录了该座位处在第几排,最后一列如果是1时表明该座位已经被预定否则为0时代表该座位处于无人订座的状态。有一团体现需要订10个座位,需要所有的座位处于[......]
现有如下所示文档,其中的每一列(总共9列)算上前置的空白字符共有14个字符,现要求使用Power Query读取该文档并且把数据准确地分为9列。
这个问题的最优解是使用Csv.Docum[......]
现假设有一间公司,有四种产品供客户选择(产品型号为1,2,3和4),客户可以同时订阅四种产品中的任意一种或者多种且订阅期最短为一个月,但是不能重复订阅同一型号的产品。所有产品的状态可以划分为20种(1[......]