Aus dem Kurs: Power BI mit Python
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Tabellen strukturieren und ins Datenmodell laden
Aus dem Kurs: Power BI mit Python
Tabellen strukturieren und ins Datenmodell laden
Die Tabelle Bestellungen wurde durch die Anwendung unseres Python-Skripts erfolgreich transformiert. Die erste Zeile wurde als Überschrift gesetzt. Eine leere Spalte wurde gelöscht, leere Zeilen wurden entfernt. Die Spalte Umsatz wurde berechnet und die Datentypen wurden auch angepasst. Doch wie steht es um die anderen Tabellen? Werfen Sie mal einen Blick in die Vertriebstabelle. Bei dieser Tabelle fällt auf, dass hier noch die Spalte Startdatum des Kanals vorliegt. Und auch hier können Sie das Ganze als Datum formatieren. Werfen Sie einen Blick auf die Tabelle Subregionen. Diese wurde ebenfalls durch ein Python-Skript erstellt und hier wurden also Zahlenwerte für die Land-ID übergeben. Power BI interpretiert das Ganze allerdings nicht richtig als Ganzzahlen, sondern eben als Texteinträge, so dass die Zeichenketten linksbündig ausgerichtet werden. Hier können Sie das Ganze als ganze Zahl also formatieren. Und es gibt dann auch noch die Tabelle Datum. Das wurde ebenfalls durch ein…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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Theorie: Daten gezielt aufbereiten: Grundlagen der Datentransformation1 Min. 57 Sek.
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Pandas-DataFrame erstellen für Subregionentabelle3 Min. 58 Sek.
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Pandas-DataFrame erstellen für eine Kalendertabelle4 Min. 27 Sek.
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Daten richtig strukturieren: erste Zeile als Überschrift festlegen5 Min. 2 Sek.
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Datentypen formatieren5 Min. 37 Sek.
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Daten bereinigen: leere Zeilen und Spalten entfernen3 Min. 50 Sek.
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Berechnete Spalten erstellen: Umsatzwerte generieren4 Min. 33 Sek.
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Fehlende Werte oder Nullwerte sicher erkennen und behandeln4 Min. 47 Sek.
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Daten intelligent gruppieren3 Min. 25 Sek.
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Tabellen strukturieren und ins Datenmodell laden3 Min. 53 Sek.
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Datenmodell aufbauen und Beziehungen verwalten4 Min. 24 Sek.
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