Прочитать на английском

Поделиться через

Table.AddFuzzyClusterColumn

  • Статья

Синтаксис

Table.AddFuzzyClusterColumn(table as table, columnName as text, newColumnName as text, optional options as nullable record) as table

Около

Добавляет новый столбец newColumnName в table с репрезентативными значениями columnName. Представители получаются с помощью нечеткого сравнения значений в columnNameдля каждой строки.

Необязательный набор options может быть добавлен, чтобы указать, как сравнить ключевые столбцы. Варианты включают:

  • Culture: позволяет группировать записи в зависимости от культурных правил. Это может быть любое допустимое название культуры. Например, опция "Культура" "ja-JP" группирует записи на основе японской культуры. Значение по умолчанию — "", которое группируется на основе инвариантной английской культуры.
  • IgnoreCase: логическое значение (истина/ложь), позволяющее группировать ключи без учета регистра символов. Например, если условие истинно, "Виноград" группируется с "виноградом". Значение по умолчанию — true.
  • IgnoreSpace: логическое значение (true/false), позволяющее объединять текстовые части для поиска групп. Например, если это правда, "Gra pes" группируется с "Виноград". Значение по умолчанию — true.
  • SimilarityColumnName: имя столбца, показывающее сходство между входным значением и репрезентативным значением для этого ввода. Значение по умолчанию равно NULL, в этом случае новый столбец для сходства не будет добавлен.
  • Threshold: число от 0,00 до 1.00, указывающее оценку сходства, по которой будут сгруппированы два значения. Например, "Виноград" и "Graes" (с отсутствующей буквой 'p') группируются только в том случае, если эта опция имеет значение меньше 0,90. Пороговое значение 1.00 допускает только точные совпадения. (Обратите внимание, что нечеткое "точное совпадение" может игнорировать различия, такие как регистр, порядок слов и знак препинания.) Значение по умолчанию — 0,80.
  • TransformationTable: таблица, которая позволяет группировать записи на основе сопоставлений настраиваемых значений. Он должен содержать столбцы From и To. Например, "Виноград" группируется с "Изюм", если таблица преобразования предоставляется со столбцом "Из", содержащим "Виноград", и со столбцом "В", содержащим "Изюм". Обратите внимание, что преобразование будет применено ко всем текстовым вхождениям в таблице преобразования. С помощью приведенной выше таблицы преобразования "Виноград сладкий" также будет сгруппирован с "Изюм сладкий".

Пример 1

Найдите репрезентативные значения расположения сотрудников.

использование

Power Query M 
Table.AddFuzzyClusterColumn(
    Table.FromRecords(
        {
            [EmployeeID = 1, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 2, Location = "seattl"],
            [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver"],
            [EmployeeID = 4, Location = "Seatle"],
            [EmployeeID = 5, Location = "vancover"],
            [EmployeeID = 6, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver"]
        },
        type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text]
    ),
    "Location",
    "Location_Cleaned",
    [IgnoreCase = true, IgnoreSpace = true]
)

Выход

Power Query M 
Table.FromRecords(
    {
        [EmployeeID = 1, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 2, Location = "seattl", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 4, Location = "Seatle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 5, Location = "vancover", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 6, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"]
    },
    type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text, Location_Cleaned = nullable text]
)

Связанное содержимое