数据类型在 Power BI 的数据分析中起着至关重要的作用。正确的数据类型能够确保数据被正确地处理和分析，从而产生准确且有意义的报告。 本文将详细介绍如何在 Power BI 的 Power Query 编辑器中更改数据类型，从而帮助您更好地管理和优化数据。Power Query 提供了强大的数据转换功能，允许您轻松地调整列的数据类型，以适应不同的分析需求。无论您是需要将文本转换为日期、数字转换为文本，还是进行其他类型的数据转换，Power Query 都能提供灵活且高效的解决方案。通过本文，您将学会如何利用 Power Query 的各种功能，确保您的数据在 Power BI 中得到最佳的应用，从而提高数据分析的准确性和效率。我们将逐步介绍如何在 Power Query 编辑器中打开数据、选择需要更改数据类型的列、使用上下文菜单或转换选项卡来更改数据类型，以及处理数据转换过程中的常见问题。
关键点
学习如何在 Power BI 中加载和打开数据。
掌握在 Power Query 编辑器中选择列的方法。
了解如何使用上下文菜单更改数据类型。
学习如何使用转换选项卡更改数据类型。
理解日期、文本和数字数据类型的转换技巧。
掌握处理数据转换错误的常见方法。
了解数据类型转换的最佳实践。
掌握修改数据类型以适应数据展示要求的方法
如何在 Power Query 中更改数据类型
Power Query 编辑器简介
power query 是 power bi 中一个强大的数据转换工具，它允许用户从各种来源导入数据，并进行清洗、转换和重塑。
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Power Query 编辑器 提供了一个图形界面，使用户能够轻松地执行复杂的数据转换操作，而无需编写复杂的代码。通过 Power Query，您可以连接到各种数据源，如 Excel、CSV 文件、数据库等，并将这些数据整合到 Power BI 中进行分析。Power Query 的主要功能包括数据过滤、列选择、数据类型转换、数据透视和逆透视等。通过这些功能，您可以将原始数据转换为适合分析和报告的格式。Power Query 还支持自定义数据转换，允许用户编写 M 语言表达式来执行特定的数据转换操作。M 语言是一种强大的脚本语言，专门用于 Power Query 中的数据转换。总之，Power Query 编辑器是 Power BI 中不可或缺的工具，它提供了一整套数据转换功能，帮助用户准备和优化数据，从而提高数据分析的准确性和效率。
加载数据并打开 Power Query 编辑器
首先，您需要将数据加载到 Power BI 中。
在 Power BI Desktop 中，点击“获取数据”，然后选择您要导入的数据源。完成数据加载后，您可以通过以下步骤打开 Power Query 编辑器：
- 在 Power BI Desktop 的“主页”选项卡中，找到“转换数据”按钮，然后点击它。
- Power Query 编辑器将会在一个新窗口中打开，显示您加载的数据。在这里，您可以开始进行数据转换和清洗操作。Power Query 编辑器提供了一个直观的界面，您可以在其中查看数据的预览，并使用各种转换工具来修改数据。此外，您还可以添加自定义步骤，以执行特定的数据转换操作。通过 Power Query，您可以轻松地处理各种数据质量问题，如缺失值、重复值和不一致的数据格式。Power Query 还支持数据验证，允许您定义数据验证规则，以确保数据的准确性和完整性。
选择需要更改数据类型的列
在 Power Query 编辑器中，选择您想要更改数据类型的列。
您可以通过点击列标题来选择单个列。如果您需要选择多个列，可以按住 Shift 键或 Ctrl 键并点击相应的列标题。选择列后，您可以开始更改数据类型。Power Query 提供了多种方法来更改数据类型，包括使用上下文菜单和转换选项卡。选择正确的数据类型对于确保数据在 Power BI 中得到正确处理至关重要。例如，如果您需要对某一列进行数值计算，那么该列的数据类型必须是数值类型，如整数或小数。同样，如果您需要对某一列进行日期计算，那么该列的数据类型必须是日期类型。Power Query 提供了多种内置的数据类型，包括文本、数值、日期、布尔值等，您可以根据数据的实际情况选择合适的数据类型。
使用上下文菜单更改数据类型
选择列后，您可以右键点击列标题，打开上下文菜单。
在上下文菜单中，找到“更改类型”选项。将鼠标悬停在“更改类型”上，您将看到一个子菜单，其中列出了各种可用的数据类型，如文本、数值、日期等。选择您想要设置的数据类型，Power Query 将自动转换该列的数据类型。如果转换过程中出现任何错误，Power Query 将会在状态栏中显示相应的错误信息。您可以点击错误信息，查看详细的错误描述，并采取相应的措施来解决问题。常见的错误包括数据格式不匹配和无效的数据值。例如，如果您尝试将包含非数值字符的文本列转换为数值类型，Power Query 将会显示一个错误。在这种情况下，您需要先清洗数据，移除所有非数值字符，然后再进行数据类型转换。
使用转换选项卡更改数据类型
除了上下文菜单，您还可以使用 Power Query 编辑器顶部的“转换”选项卡来更改数据类型。
在“转换”选项卡中，您将看到一个“数据类型”下拉列表，其中列出了各种可用的数据类型。选择您想要设置的数据类型，Power Query 将自动转换该列的数据类型。转换选项卡还提供了一些额外的数据转换工具，如“使用第一行作为标题”和“替换值”。这些工具可以帮助您清洗和转换数据，从而提高数据质量。例如，“使用第一行作为标题”工具可以将数据表的第一行设置为列标题，这对于处理包含标题行的 Excel 文件非常有用。“替换值”工具可以帮助您替换数据表中的特定值，如将缺失值替换为默认值。通过结合使用这些工具，您可以轻松地处理各种数据质量问题，并将原始数据转换为适合分析和报告的格式。
日期数据类型转换
日期数据类型转换是 Power Query 中常见的操作之一。
如果您从数据源导入的日期列被识别为文本类型，您需要将其转换为日期类型，以便能够进行日期计算和分析。在“更改类型”菜单中，选择“日期”或“日期/时间”选项，将文本列转换为相应的日期类型。Power Query 支持多种日期格式，您可以根据数据的实际情况选择合适的日期格式。如果数据包含时间信息，您可以选择“日期/时间”类型；如果数据仅包含日期信息，您可以选择“日期”类型。在进行日期类型转换时，Power Query 可能会遇到一些问题，如日期格式不匹配和无效的日期值。为了解决这些问题，您可以先使用“替换值”工具来清洗数据，将所有无效的日期值替换为默认值，然后再进行日期类型转换。此外，您还可以使用自定义日期格式来解析包含非标准日期格式的数据。
文本数据类型转换
有时，您可能需要将数值或日期类型的数据转换为文本类型。 例如，您可能需要将电话号码或邮政编码转换为文本类型，以防止 Power BI 将其识别为数值并进行计算。在“更改类型”菜单中，选择“文本”选项，将数据转换为文本类型。转换为文本类型后，您可以对数据进行各种文本处理操作，如连接字符串、提取子字符串和替换字符。Power Query 提供了多种内置的文本处理函数，您可以直接使用这些函数来处理文本数据。此外，您还可以使用自定义函数来执行特定的文本处理操作。通过灵活使用这些文本处理功能，您可以将文本数据转换为适合分析和报告的格式。
数字数据类型转换
将文本数据转换为数字数据类型也是常见的操作。
在“更改类型”菜单中，选择适当的数字类型，如“整数”、“小数”或“货币”。确保您的文本列仅包含有效的数字字符，否则转换可能会失败。在进行数字类型转换时，Power Query 可能会遇到一些问题，如包含非数字字符和无效的数值格式。为了解决这些问题，您可以先使用“替换值”工具来清洗数据，移除所有非数字字符，然后再进行数字类型转换。此外，您还可以使用自定义数值格式来解析包含非标准数值格式的数据。Power Query 提供了多种内置的数值格式，您可以根据数据的实际情况选择合适的数值格式。通过结合使用这些工具，您可以轻松地处理各种数字数据质量问题，并将原始数据转换为适合分析和报告的格式。
高级数据类型转换技巧
使用 M 语言进行数据类型转换
Power Query 使用 M 语言 来执行数据转换操作。虽然 Power Query 编辑器提供了图形界面来执行常见的数据类型转换，但有时您可能需要使用 M 语言来执行更复杂的数据类型转换。 M 语言是一种强大的脚本语言，专门用于 Power Query 中的数据转换。通过编写 M 语言表达式，您可以实现自定义的数据类型转换逻辑。例如，您可以使用 M 语言来解析包含复杂格式的日期数据，或将多个列的值合并为一个新的文本列。以下是一个使用 M 语言将文本列转换为数值列的示例：
= Table.TransformColumnTypes(#"Previous Step",{{"ColumnName", type number}})
在这个示例中，“Previous Step”是指上一步骤的名称，“ColumnName”是指要转换的列的名称，“type number”是指要转换的数据类型。通过修改这些参数，您可以将这个表达式应用于不同的数据类型转换场景。学习 M 语言需要一定的编程基础，但它可以帮助您更好地控制 Power Query 的数据转换过程，从而提高数据分析的灵活性和可扩展性。
操作步骤指南
详细操作教程
以下是在 Power BI 中更改数据类型的详细步骤操作教程：
步骤 1：加载数据
- 打开 Power BI Desktop。
- 在“主页”选项卡中，点击“获取数据”。
- 选择您要导入的数据源，如 Excel、CSV 文件或数据库。
- 按照提示完成数据加载过程。
步骤 2：打开 Power Query 编辑器
- 在 Power BI Desktop 的“主页”选项卡中，找到“转换数据”按钮。
- 点击“转换数据”按钮，Power Query 编辑器将会在一个新窗口中打开。
步骤 3：选择要更改数据类型的列
- 在 Power Query 编辑器中，点击您想要更改数据类型的列标题。
- 如果您需要选择多个列，可以按住 Shift 键或 Ctrl 键并点击相应的列标题。
步骤 4：使用上下文菜单更改数据类型
- 右键点击选定的列标题，打开上下文菜单。
- 在上下文菜单中，找到“更改类型”选项。
- 将鼠标悬停在“更改类型”上，您将看到一个子菜单，其中列出了各种可用的数据类型。
- 选择您想要设置的数据类型，如“文本”、“数值”或“日期”。
步骤 5：使用转换选项卡更改数据类型
- 在 Power Query 编辑器顶部，点击“转换”选项卡。
- 在“转换”选项卡中，找到“数据类型”下拉列表。
- 点击“数据类型”下拉列表，您将看到一个子菜单，其中列出了各种可用的数据类型。
- 选择您想要设置的数据类型。
步骤 6：处理数据转换错误
- 如果在数据转换过程中出现任何错误，Power Query 将会在状态栏中显示相应的错误信息。
- 点击错误信息，查看详细的错误描述。
- 根据错误描述，采取相应的措施来解决问题，如清洗数据或使用自定义数据格式。
通过以上步骤，您可以轻松地在 Power BI 的 Power Query 编辑器中更改数据类型，从而优化您的数据分析和报告。
更改数据类型的优点和缺点
? Pros提高数据分析的准确性：通过将数据转换为正确的数据类型，可以确保数据在 Power BI 中得到正确的处理和分析。
优化数据存储：通过选择合适的数据类型，可以减少数据占用的存储空间，提高 Power BI 的性能。
简化数据处理：通过在 Power Query 中进行数据类型转换，可以减少在 Power BI 中进行额外数据处理的需求。
提高数据报告的可读性：通过将数据转换为易于理解的格式，可以提高数据报告的可读性和用户体验。
? Cons数据转换错误：在数据类型转换过程中，可能会出现数据格式不匹配和无效数据值等错误。
数据丢失：在将高精度数据转换为低精度数据时，可能会导致数据丢失。
性能影响：在处理大型数据集时，数据类型转换可能会对 Power BI 的性能产生一定的影响。
学习曲线：Power Query 的数据类型转换功能需要一定的学习成本，特别是对于不熟悉数据转换的用户。
常见问题解答
如何在 Power BI 中检查列的数据类型？
在 Power Query 编辑器中，您可以直接查看列标题旁边的图标，以确定列的数据类型。例如，文本列的图标通常是“ABC”，数值列的图标通常是“123”，日期列的图标通常是日历。 此外，您还可以右键点击列标题，选择“属性”，在属性窗口中查看列的详细信息，包括数据类型。通过这两种方法，您可以快速准确地了解列的数据类型，从而进行后续的数据转换和分析操作。如果数据类型不正确，您可以使用 Power Query 的数据类型转换功能将其更改为正确的数据类型。
Power BI 支持哪些数据类型？
Power BI 支持多种数据类型，包括文本、数值（整数、小数、货币）、日期、布尔值和二进制数据。每种数据类型都有其特定的用途和适用场景。例如，文本类型适用于存储字符串数据，如姓名、地址和描述；数值类型适用于存储数值数据，如销售额、数量和百分比；日期类型适用于存储日期和时间数据，如订单日期和交货时间；布尔值类型适用于存储逻辑值，如真和假；二进制数据类型适用于存储图像和文件等非结构化数据。通过选择合适的数据类型，您可以确保数据在 Power BI 中得到正确的处理和分析，从而提高数据分析的准确性和效率。
如何处理 Power Query 中的数据类型转换错误？
在 Power Query 中进行数据类型转换时，可能会出现数据格式不匹配和无效数据值等错误。为了解决这些问题，您可以采取以下措施： 清洗数据：使用“替换值”工具来清洗数据，移除所有非法的字符和值。 使用条件列：使用条件列来处理特定的错误情况，例如，如果某一列的值为“N/A”，则将其替换为默认值。 使用自定义函数：编写自定义函数来解析包含非标准格式的数据。 检查数据源：确保数据源中的数据质量良好，避免出现数据类型不一致的问题。 通过以上方法，您可以有效地处理 Power Query 中的数据类型转换错误，从而提高数据质量和分析的准确性。
相关问题
Power BI 中如何进行数据清洗？
Power BI 提供了多种数据清洗工具，可以帮助您处理各种数据质量问题。 数据清洗 是确保数据准确性和一致性的关键步骤，它可以提高数据分析的可靠性。常见的数据清洗操作包括： 删除重复行：使用“删除重复项”功能来移除数据表中的重复行。 替换缺失值：使用“替换值”工具来将缺失值替换为默认值。 转换数据类型：使用 Power Query 的数据类型转换功能来将数据转换为正确的数据类型。 拆分列：使用“拆分列”功能来将一列数据拆分为多列数据。 合并列：使用“合并列”功能来将多列数据合并为一列数据。 通过结合使用这些数据清洗工具，您可以将原始数据转换为适合分析和报告的格式，从而提高数据分析的效率和准确性。数据清洗是一个迭代的过程，您需要不断地检查和修改数据，以确保数据的质量。
