(2条消息) 26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的借书人数)_少年休闲海-CSDN博客_powerquery按月汇总 - 图1

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    于 2017-01-12 10:49:23 发布 (2条消息) 26、Power Query-日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的借书人数)_少年休闲海-CSDN博客_powerquery按月汇总 - 图3
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    本节重点:Power Query - 日期与时间数据处理实例(统计出某年各月各周的借书人数)

    需求如下:

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    上图所示,根据左侧的数据源,统计出 2016 年各月各周的借书人数(效果如右侧所示)。

    分析:很明显,这个需求是对日期的一个操作,其实仅需要用到左侧的第一列即可。

    处理思路:直接用数据透视表处理有难度,最终还是采用 PQ 进行加工,得到 “第几周” 以及“周开始日”“周结束日”。

    主要运用知识点:周的处理。

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    首先得到“一个月的某一周”、“星期开始值”、 “星期结束值”

    插入的每月的某一周 = Table.AddColumn(删除的列, “WeekOfMonth”, each Date.WeekOfMonth([借书日期]), type number),
    插入的周始 = Table.AddColumn(插入的每月的某一周, “StartOfWeek”, each Date.StartOfWeek([借书日期]), type datetime),
    插入的周终 = Table.AddColumn(插入的周始, “EndOfWeek”, each Date.EndOfWeek([借书日期]), type datetime),

    效果如下:

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    接下来我们可以考虑是在 PQ 中直接处理呢,还是保存连接,到数据透视图中进行处理呢?

    不妨先用 PQ 方式做一下。

    选中第一列,进行取月操作,并增加后缀。(顺便给第二列也增加前缀以及后缀)

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    然后为了计数,可以选中四列,进行 “分组依据”。

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    最后关闭上载到当前表,进行对比。

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    效果是达到了,但是没有需求那么炫酷。

    下面是两种方式对比,具体数据透视表如何操作这里不做详述。

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    https://saper.blog.csdn.net/article/details/54375478