群組或摘要數據列

在 Power Query 中，您可以根據一或多個數據行中的值，將各種數據列中的值分組為單一值。 您可以選擇兩種類型的群組作業：

• 數據行群組。

• 數據列群組。

在本教學課程中，您將使用下列範例數據表。

數據表，其中顯示 Year （2020 年）、國家/地區（美國、巴拿馬或加拿大）、產品（襯衫或短褲）、銷售頻道（在線或轉銷商）和單位（從 55 到 7500 的各種值）

在何處尋找 [分組依據] 按鈕

您可以在三個地方找到 [ 分組依據 ] 按鈕：

• 在 [首頁] 索引標籤的 [轉換] 群組中。

  

• 在 [轉換] 索引標籤的 [資料表] 群組中。

  

• 當您以滑鼠右鍵按下以選取資料行時，請在快捷方式選單上。

  

使用聚合函數依一或多個數據行分組

在此範例中，您的目標是摘要說明國家/地區銷售單位和銷售通道層級的總單位數。 您將使用 Country 和 Sales Channel 資料行，依作業執行群組。

1. 在 [首頁] 索引標籤上選取 [群組依據]。
2. 選取 [ 進階 ] 選項，以便選取要分組的多個數據行。
3. 選取 [ 國家/地區] 資料行。
4. 選取 [ 新增群組]。
5. 選取 [ 銷售通路] 數據行。
6. 在 [新增數據行名稱] 中，輸入 [總單位]，在 [作業] 中選取 [總和]，然後在 [數據行] 中選取 [單位]。
7. 選取確定

此作業提供下表。

可用的作業

透過依功能分組，可用的作業可透過兩種方式進行分類：

• 數據列層級作業
• 數據行層級作業

下表說明每個作業。

作業名稱	類別	描述
Sum	數據行作業	加總數據行中的所有值
平均	數據行作業	計算數據行的平均值
中間值	數據行作業	從數據行計算中位數
Min	數據行作業	從數據行計算最小值
Max	數據行作業	計算數據行的最大值
百分比	數據行作業	使用 0 到 100 的輸入值，從數據行計算百分位數
計算相異值	數據行作業	計算數據行相異值的數目
計算數據列	數據列作業	計算指定群組的數據列總數
計算相異數據列	數據列作業	計算指定群組中相異數據列的數目
所有數據列	數據列作業	輸出數據表值中沒有匯總的所有群組數據列

注意

[ 計算相異值 ] 和 [百分位數 ] 作業只能在 Power Query Online 中使用。

執行依一或多個數據行分組的作業

從原始範例開始，在此範例中，您將建立一個數據行，其中包含總單位和另外兩個數據行，該數據行會提供您針對表現最佳產品所銷售的名稱和單位，摘要說明於國家/地區和銷售通道層級。

1. 使用下列資料列做為 依資料列分組 ：

   • Country
   • 銷售通路

2. 依照下列步驟建立兩個新的數據行：

   1. 使用 Sum 作業匯總 Units 數據行。 將此數據行 命名為 [單位總計]。
   2. 使用 [所有數據列] 作業新增 Products 數據行。

   

完成該作業之後，請注意 Products 數據行在每個數據格內有 [Table] 值的方式。 每個 [數據表] 值都包含原始數據表中依 Country 和 Sales Channel 數據行分組的所有數據列。 您可以選取儲存格內的空格元，以檢視對話框底部資料表內容的預覽。

注意

詳細數據預覽窗格可能不會顯示用於群組依據作業的所有數據列。 您可以選取 [Table] 值，以查看對應分組作業的相關所有數據列。

接下來，您必須擷取在 [新產品] 數據行內數據表的 [單位] 數據行中具有最大值的數據列，並呼叫該新數據行 Top performer product。

擷取最佳效能者產品資訊

使用 [數據表] 值的新 Products 數據行，您可以移至功能區上的 [新增數據行] 索引標籤，然後從 [一般] 群組中選取 [自定義] 數據行，以建立新的自定義數據行。

為您的新數據行 命名 Top performer product。 在 [自定義數據行公式] 下輸入公式。Table.Max([Products], "Units" )

該公式的結果會建立具有 [Record] 值的新數據行。 這些記錄值基本上只有一個數據列的數據表。 這些記錄包含 [Products] 資料行中每個 [資料表] 值之 Units 資料行最大值的數據列。

有了這個包含 [Record] 值的新 Top performer 產品數據行，您可以選取展開圖示、選取 [產品和單位] 字段，然後選取 [確定]。

移除 [ 產品 ] 資料行並設定新展開數據行的數據類型之後，您的結果會類似下圖。

模糊群組

注意

下列功能僅適用於 Power Query Online。

若要示範如何進行「模糊群組」，請考慮下圖所示的範例數據表。

模糊群組的目標是執行使用文字字串近似比對演算法的分組作業。 Power Query 會使用 Jaccard 相似度演演算法來測量實例組之間的相似度。 然後，它會將集結式階層式叢集套用至將實例群組在一起。 下圖顯示您預期的輸出，其中數據表會依 Person 資料行分組。

若要進行模糊群組，請執行本文先前所述的相同步驟。 唯一的差異在於這次，在 [分組依據 ] 對話框中，您選取 [ 使用模糊群組] 複選框。

針對每個數據列群組，Power Query 會挑選最頻繁的實例作為「標準」實例。 如果多個實例發生頻率相同，Power Query 會挑選第一個實例。 在 [分組依據] 對話框中選取 [確定] 之後，您會收到預期的結果。

不過，您可以展開 模糊群組選項，以更充分掌控模糊群組作業。

下列選項可用於模糊群組：

• 相似度臨界值 （選擇性）：此選項指出必須將兩個值分組在一起的方式。 最小設定為 0 會導致所有值群組在一起。 1 的最大設定將只允許完全符合的值分組在一起。 預設為 0.8。
• 忽略大小寫：比較文字字串時，將會忽略大小寫。 此選項預設為啟用。
• 藉由合併文字元件來分組：演算法會嘗試將文字元件（例如 將 Micro 和 soft 合併到 Microsoft）來分組值。
• 顯示相似度分數：在模糊分組之後，顯示輸入值與計算代表值之間的相似度分數。 需要新增作業，例如 [所有數據 列] 以在逐列層級上展示這項資訊。
• 轉換數據表 （選擇性）：您可以選取轉換數據表，將值對應到 Microsoft，以將它們分組在一起。

在此範例中，轉換數據表將用來示範如何對應值。 轉換資料表有兩個資料列：

• 來源：要在您的數據表中尋找的文字字串。
• To：要用來取代 From 數據行中文字字串的文字字串。

下圖顯示此範例中使用的轉換數據表。

重要

轉換數據表必須具有相同的數據行和數據行名稱，如上所示（它們必須是 “From” 和 “To”），否則 Power Query 將無法辨識這些名稱。

返回 [ 分組依據 ] 對話框，展開 [模糊群組選項]，將作業從 [計數數據列 ] 變更為 [所有數據列]，啟用 [顯示相似度分數 ] 選項，然後選取 [轉換數據表 ] 下拉功能表。

選取轉換數據表之後，請選取 [ 確定]。 該作業的結果會提供下列資訊：

在此範例中，已啟用 [忽略大小寫] 選項，因此使用 [轉換] 數據表的 [From] 資料行中的值來尋找文字字串，而不考慮字串大小寫。 此轉換作業會先進行，然後執行模糊群組作業。

相似度分數也會顯示在人員數據行旁邊的數據表值中，其會反映值分組方式及其各自的相似度分數。 如有需要，您可以展開此數據行，或使用新頻率數據行中的值進行其他轉換。

注意

當依多個數據行分組時，如果取代值會增加相似度分數，轉換數據表就會在所有數據行中執行取代作業。

另請參閱

新增自訂數據行
拿掉重複專案