導入數據操作介紹

進入PowBI，彈出的如下頁面也可以直接關閉，在Power BI中想要導入數據需要通過Power Query 編輯器，Power Query 主要用來清洗和整理數據。

(相關資料圖)

文件資料下載：https://download.csdn.net/download/xiaoweite1/87587711

一、導入Excel數據

我們可以在Power BI中導入Excel數據進行分析展示，操作步驟如下：

1、點擊"轉換數據"，打開Power Query編輯器

2、選擇"新建源"->"Excel工作簿"，導入對應的 excel 數據

二、導入csv或文本數據

導入csv或文本格式數據與導入Excel格式數據操作類似，點擊"轉換數據"：

三、導入文件夾數據

現在有2021-2022年銷售信息表和第一季度銷售表，需要將兩年數據導入到Power BI 一個數據文件中，對于這種導入文件夾中的數據有兩種方式，分別為合并并轉換數據導入文件夾數據和通過M函數導入文件夾數據方式。

1、合并轉換數據導入

注意，以上文件夾"2021年銷售信息表"中的每個xlsx文件中Sheet名稱必須一致，否則導入錯誤，如下：

目前為止只是導入了"2021年銷售信息表"，也可以將"2022年銷售信息表"復制粘貼到"2021年銷售信息表"文件夾內：

然后在Power Query 頁面點擊"刷新預覽"即可將相應的"2022年銷售信息表"全部excel數據合并在一起。

這種導入文件夾數據方式操作簡單，但是對于文件夾中的數據文件有如下要求：

那么對于文件夾中數據文件Sheet表標題不一致或者Sheet表名稱不一樣的批量導入就需要使用到M函數方式導入。

2、M函數導入

在"資料"中有"第一季度銷售信息.zip"數據，將數據解壓后可以看到有2021年第一季度銷售信息和2022年第一季度銷售信息，打開2021年第一季度銷售信息文件夾，可以看到有該年前3個月的銷售信息，三張表中第一個Sheet表名稱不同并且標題行不一致，如下：

以上文件中每個Excel文件中Sheet表名不同并且最后一個表多了一列是銷售額，這個時候如果按照之前方式導入文件夾數據，會在"合并文件"這一步出現問題，只能針對第一個文件中的列進行數據導入。

這時我們如何想要將這種數據批量導入到Power BI中就需要用到M函數，M函數是微軟為MicroSoft Power Query 設計的公式語言，對于一個文件夾中Sheet名稱不同并且標題列數不同的數據我們可以通過M函數將這些excel數據批量導入，具體操作如下：

在打開的頁面中過濾掉"~"開頭的數據臨時數據文件：

數據文件過濾后效果如下：

后續不需要其他的列，可以刪除其他列，然后添加新的列，自動以導入哪些數據列：

注意：Excel.Workbook(二進制數據，是否使用標題)：對Excel文件夾合并導入數據的函數。

以上刪除null的數據當所有列的值都為null時這樣的數據才會被刪除。通過觀察導入的數據，看到最后一列為null，這是因為3個excel表中對應的列不匹配導致，"2021年3月銷售表.xlsx"文件多了"銷售額"這列，所以導致批量導入文件夾數據后看到了一列null值。我們可以刪除這一列再創建新的一列統計"銷售額"的值，操作步驟如下：

在操作過程中頁面右側的"查詢設置"中的"應用步驟"會記錄每一步的操作，如果一些步驟操作錯誤可以在該部分點擊"x"恢復操作之前的數據。

如果還有其他文件夾的數據，只要包含以上excel中的這些列，都可以直接放入到表格讀取的文件夾中后，點擊"刷新預覽"就會將數據批量導入進來。將"2022年第一季度銷售信息"文件夾放入到"2021年第一季度銷售信息"文件夾中，點擊Power Query中的"刷新預覽"：

到此為止，通過M函數導入數據完成。

以上M函數導入文件夾數據使用更加靈活，數據處理更快捷，可以合并不同名稱的sheet表包容性更強，但是M函數會將所有數據更改成文本數據格式。

四、數據簡單可視化

以上數據導入后，可以使用Power BI進行可視化展示，這里針對最后導入文件夾的合并數據進行可視化展示：使用柱狀圖展示2021年和2022年每個銷售人員的中銷售額情況。