Power BI 中用 Power Query 和 Python 处理数据：哪种更方便？
导言
Power BI 是一款功能强大的数据分析和可视化工具，它提供了多种数据处理选项。Power Query 和 Python 都是用于从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 数据的工具。本文将深入探讨在这两种方法之间进行选择时需要考虑的因素，并确定每种方法的优势和劣势。
Power Query 的优点
- 易用性：Power Query 具有直观的图形用户界面 (GUI)，即使是新手也可以轻松使用。用户可以使用拖放式编辑器轻松构建复杂的数据转换。
- 可视化转换：Power Query 提供了可视化的转换步骤，使您可以轻松跟踪和理解数据转换过程。
- 内置连接器：Power Query 预先构建了大量连接器，可轻松连接到各种数据源，包括数据库、文件和 Web 服务。
- 数据预览：在应用任何转换之前，Power Query 会提供数据预览，以便您检查数据并确保转换正确无误。
Power Query 的缺点
- 复杂转换的限制：对于某些复杂转换，Power Query 的功能可能不足。在这种情况下，您可能需要使用 Python 或其他编程语言。
- 可扩展性：Power Query 脚本在某些情况下可能缺乏可扩展性。如果需要处理大量数据或复杂的转换，Python 可能是一个更好的选择。
- 处理速度：Power Query 可能比 Python 等编程语言处理数据更慢，尤其是在处理大型数据集时。
Python 的优点
- 灵活性：Python 是一种功能强大的编程语言，提供了广泛的数据操作功能。您可以编写自定义脚本以执行复杂的数据转换和清理任务。
- 可扩展性：Python 脚本可以轻松扩展以处理大量数据或复杂转换。
- 速度：Python 是众所周知的处理速度快，尤其是在处理大型数据集时。
- 代码重用：Python 允许您创建可重用的代码块，从而可以轻松地在不同的数据集中应用转换。
Python 的缺点
- 学习曲线：Python 是一种编程语言，需要一些学习曲线。对于没有编程经验的用户来说，入门可能具有挑战性。
- 调试难度：调试复杂的 Python 脚本可能很困难，需要对编程语言有深入的了解。
- 缺少可视化界面：Python 没有图形用户界面，这对于可视化数据转换过程来说可能不太方便。
何时使用 Power Query？
对于以下情况，Power Query 是一个不错的选择：HTML在线运行?
- 处理的数据量相对较小（例如，小于 10 万行）。
- 数据转换相对简单，不需要复杂的功能。
- 您需要可视化转换过程以确保准确性。
- 您没有编程经验或时间学习 Python。
何时使用 Python？
对于以下情况，Python 是一个不错的选择：wangli.
- 处理的数据量很大（例如，超过 100 万行）。
- 数据转换复杂，需要自定义脚本。
- 您需要对处理速度进行优化。
- 您有编程经验，并且愿意学习 Python。
结论
选择 Power Query 还是 Python 处理 Power BI 中的数据取决于具体情况。对于简单的数据转换和处理相对较小的数据集，Power Query 是一个方便易用的选项。对于需要自定义和可扩展的复杂转换或处理大型数据集，Python 是一个更好的选择。明智地考虑每种方法的优势和劣势将帮助您做出最佳决策，并有效地处理您的数据。王利?
问答
1. Power Query 和 Python 之间的主要区别是什么？
Power Query 是一种图形用户界面工具，用于数据转换和加载，而 Python 是用于数据操作和处理的编程语言。
2. 何时使用 Power Query？
当数据量相对较小且转换简单时，使用 Power Query 进行数据处理。
3. 何时使用 Python？
对于需要自定义和可扩展的复杂转换或处理大型数据集时，使用 Python 进行数据处理。
4. Power Query 是否比 Python 更易于使用？wanglitou!
对于没有编程经验的用户来说，Power Query 更易于使用。王利头?
5. Python 是否比 Power Query 处理数据更快？
在处理大型数据集时，Python 比 Power Query 处理数据更快。
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_25366.html
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