Power query замена ошибок на 0

Power query замена ошибок на 0

Power Query⁚ замена ошибок на 0

Power Query — мощное средство для обработки данных и преобразования их в удобный формат.​ Однако иногда при работе с данными возникают ошибки, например, при делении на ноль.​ В таких случаях нужно уметь заменять ошибки на определенные значения, чтобы избежать проблем при дальнейшем анализе данных.​

Существует несколько способов замены ошибок на 0 в Power Query.​ Рассмотрим наиболее распространенные методы.​

1.​ Использование функции ReplaceValues⁚

— Выделите столбец, в котором требуется заменить ошибки, и щелкните правой кнопкой мыши.​

— В появившемся контекстном меню выберите Заменить значения.

— В диалоговом окне Заменить значения установите значение Значение для поиска равным Ошибка и значение Заменить на равным 0.​

— Нажмите кнопку ОК, чтобы применить замену.​

2.​ Использование функции if-then-else⁚

— Добавьте новый пользовательский столбец с помощью функции Custom Column.

— В формуле для нового столбца используйте функцию if-then-else, чтобы проверить наличие ошибки и заменить ее на 0.​

— Например, формула может выглядеть так⁚ `if [Столбец с ошибками] = Ошибка then 0 else [Столбец с ошибками]`.​

— Нажмите кнопку ОК, чтобы добавить новый столбец и применить замену.​

3.​ Использование пользовательской функции⁚

— Создайте пользовательскую функцию, которая будет заменять ошибки на 0.​

— Воспользуйтесь функцией Table.​TransformColumns, чтобы применить данную функцию к нужным столбцам.​

— Например, функция может выглядеть так⁚

let
replaceErrors = (value) => if value = Ошибка then 0 else value,
#Заменить значения = Table.​TransformColumns(#Исходная таблица,{{Столбец с ошибками, each replaceErrors(_)}})
in
#Заменить значения
— Замените Исходная таблица на имя вашей таблицы данных.​
— Нажмите кнопку ОК, чтобы применить функцию и выполнить замену.​

Выберите наиболее удобный для вас метод и примените его для замены ошибок на 0 в Power Query.​ Это поможет вам избежать проблем при обработке данных и обеспечит точность анализа ваших данных.