阅读提示

本内容为日常频繁使用的数据处理操作，不涉及底层技术问题，烦请爱钻牛角的杠精绕行。

本内容尽量简单直白、步骤详细，适合数据分析入门。特别喜欢技术语言的大佬们，可自行跳过。

关于网友的留言：PQ是不是Power BI？

 

有位朋友问道PQ是否就是Power BI？老海来简单解释一下吧

首先、PQ全称PowerQuery，它主要负责完成数据清洗处理以及数据查询筛选

而PowerBI主要由PQ、PP、PV三个主要模块组成，也就是：

• PowerQuery—负责数据查询整理
• PowerPivot—负责数据建模
• PowerView—负责数据可视化

也是说PowerBI包括了PQ，而不是只有PQ。

而PQ也不是只在PowerBI里，Excel2016以及更高版本也包含PQ！

• 从“数据”中选择“从表格”，即可打开PQ编辑器模式

 

其次、既然提到了PQ、PP、PV，老海也想特别说明一下：

它们之间的组合关系就好比烹饪的过程

• PQ是获取食材、处理食材的备菜阶段；
• PP是煎、炒、烹、炸的烹制阶段；
• PV是装点、呈现菜品的摆盘阶段；
• 而M语言作用在PQ中，重要性如同刀功；
• 而DAX语言作用在PP中，重要性如同火候；

 

烹饪离不开备菜、烹制、摆盘，以及恰到好处的刀功和火候！

数据分析就如同做菜一样，自然也离不开PQ + PP + PV，以及M + DAX

而很多分析工具的过程逻辑都是暗合相通，无外乎如此。

好了，下面开始我们的对比操作演示，今天内容包括：数据更新删除、以及排序2个方面

老海在这里主要列举常见的方法和思路、以及工作中频繁使用的操作。

如果你觉得有更好的方法，欢迎也分享出来，或者在文章底部留言。

数据更新和删除

使用Excel时：

• 第1步：直接修改单元格，只适合单个数据点。这里我们来演示批量数据的方法，这里我们首先复制需要修改的参考数值，比如：100

 

• 第2步：选中需要处理的字段，右键进行“选择性粘贴”

 

• 第3步：选择我们需要的批量修改方式，比如乘法

 

• 第4步：此方法适合完成整列数据的简单修改，而无需使用公式或者辅助列

 

• 第5步：接下来，我们来看一下如何批量删除特定行的数据，这里我们按下Ctrl + F，或者选择“查找和替换”，来查询“老年”的所有数据行

 

• 第6步：然后搜索所有符合“老年”出来的数据行，

 

• 第7步：选中所有数据行，然后删除掉即可。

 

• 第8步：当我们需要删除空值的时候，我们需要使用“定位”功能，快捷键为Ctrl + G

 

• 第9步：然后选中“空值”这个选项，它表示表格区域内的空值单元格，点击确定后，即可选中所有的空值的单元格位置

 

• 第10步：最后我们直接右键，选择“删除”，即可一次性清除所有存在空值的行

 

 

当使用MySQL时：

• 第1步：可以使用UPDATA SET，来更新符合查询条件的数据行，这里我们选择更新“顾客信息表”

 

• 第2步：查看更新后的数据情况，“老年”已被修改为“其他”

 

• 第3步：使用DELETE来删除符合查询条件的数据行，这里我们指定删除“年龄阶层”为“老年的”数据记录。

 

• 第4步：还可以删除这个字段，使用ALTER TABLE + DROP。当然，一般情况下，不建议直接进行删除操作。

 

使用Power BI时：

• 第1步：类似Excel操作，Power BI也可以在PQ编辑器中使用“主页”下的“替换值”功能，来替换批量修改内容。

 

• 第2步：在删除数据上，Power BI可以在PQ编辑器里选择“删除行”或“删除列”里的各种处理方法

 

 

使用Python时：

• 第1步：python中更新数据，一般不建议直接进行等号赋值操作，建议先进行loc/iloc的切片操作，然后再进行赋值操作。

 

• 第2步：在Python的pandas中进行删除操作，一般使用loc、iloc方法的切片筛选作为代替方案，从而避免修改原始数据集。当然也可以使用drop方法，然后根据axis的值来设置删除模式，一般axis默认为0，代表行删除，当axis=1，则代表列删除。

 

数据排序

使用Excel时：

• 第1步：我们可以直接Ctrl + L打开快速排序。而当我们需要更多排序选择时，需要选择“自定义排序”来完成。

 

• 第2步：我们可以根据自己的情况来选择排序顺序，比如我们可以设置，顾客ID按升序排列、订单编号按降序排序。

 

使用MySQL时：

• 第1步：我们使用ORDER BY来指定排序字段为“客户数量”，降序排序。

 

• 第2步：我们还可以同时设置多个字段排序，比如“客户数量”为降序，“合计购买量”为升序

 

使用Power BI时：

• 类似Excel，PowerBI可以直接利用字段右侧的下拉菜单来进行排序设置，不再赘述。

 

使用Python时：

• 第1步：在pandas中，一般使用sort_values方法来进行排序，参数ascending来设置升降序。

 

• 第2步：当涉及多个字段排序问题时，sort_values方法接受列表作为参数输入，来实现多字段排序。

 

以上就是关于数据更新、删除和排序方面的内容。OK，限于篇幅和时间，今天就这里了。

写在最后

下期我们继续聊聊，关于分组聚合、多表关联、多表联合、存储与导出等操作。

本系列文章内容较长，建议随手收藏下来，相信总有需要的时候！

觉得不错，别忘了点赞、转发一下，哈~