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《asp.net core 3 高级编程(第8版)》学习笔记 02

原书的代码托管在 github: Apress/pro-asp.net-core-3: Source Code for 'Pro ASP.NET Core 3' by Adam Freeman

2022-08-13

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《asp.net core 3 高级编程(第8版)》学习笔记 01

第二章通过一个最简单的例子，了解创建和 asp.net core 程序的过程，以及熟悉一下路由。作为入门来说，建议还是在 Visual studio 环境下创建项目以及运行项目，减少学习过程钟的挫败感。

2022-08-13

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Power Query 系列 (20) - 如何在外部使用Power Query提供的服务

Power Query 作为桌面端数据清理和转换的工具，能极大解放生产力，将繁琐的数据处理工作从重复的劳动中解放出来。那么，Power Query 能否对外提供计算服务呢？或者说 Power Query 有没有对外提供的编程接口？根据我的探索，似乎没有，但在网络上找到下面的两种 walkaround 方式，都比较小众。所以如果真的需要数据处理、数据分析服务的话，不如选择其他的方案，比如 pandas 等等，拥有更大的自由度。

2021-03-25

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Power Query 系列 (19) - 使用混合查询 (Query Folding)提高性能

sql server access sql 数据库

在本系列的第 18 篇文章中，我详细讲解了从 MS Access 数获取数据，通过 PQ 完成进出存查询的过程。在示例中， stock_movement_details 查询大约 28000+ 行，计算出基于月份的进出存大致耗时 20 秒左右。使用 Excel 实现这样的输出报表有一定难度，从这个角度来说 PQ 是一个巨大的飞跃。但 28000 条的数据耗时 20 秒，性能就比较低了，这引起了我的好奇。经过一番思考和探索，发现了一些可以提高性能的做法。

2021-03-25

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Power Query 系列 (18) - 参数化查询

数据库 sql access

参数化查询增加了查询的灵活性。Power Query 可以设置和管理参数，同一工作簿下所有查询都可以使用。

2021-03-25

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Power Query 系列 (17) - BOM数据展开应用案例(2)

github data list xlsx 编辑器

在本系列的第 14 篇，我介绍了类似 BOM 的数据应该怎么存储，以及在 Power Query 中如何展开。那篇文章使用创建辅助查询的方法，从而简化了在查询编辑器的操作，小白都是可以理解和掌握的。但如果我们来回顾一下处理的过程，有很多重复的操作，比如合并和展开第 2 级数据，合并和展开第 3 级数据等等。有编程概念的人立即想到，应该用循环来解决啊。在编程语言中，循环是一种基础的控制结构，是基础的东西，但在 PQ 中却没有直接的循环语句，需要通过函数的辅助来实现。上篇介绍了 List.Generate 函数之后，我们可以对 BOM 数据的展开进行优化了。

2021-03-25

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Power Query 系列 (16) - List.Generate 函数用法

list null record table 编辑器

本篇讲解 List.Generate 函数的用法。这个函数的功能是用于生成 list，可以是单值，也可以是结构化类型，比较灵活，使用起来有一定难度。

2021-03-25

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Power Query 系列 (15) - Table 和 List 转换应用案例

本文通过一个数据处理的案例，说明 table 和 list 相互转换在 Power Query (PQ) 数据处理中的作用。假设有下面的销售数据，需要按月份进行汇总，输出为右边的格式：

2021-03-25

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Power Query 系列 (14) - BOM数据展开应用案例

github data hierarchy parent xlsx

层次化数据是一种比较常见的数据关系，比如 BOM、公司的组织架构、族谱等等。本文讲解应该如何对层次化数据进行存储和加工输出。设计的场景如下：

2021-03-25

1K0

Power Query 系列 (13) - 自定义函数

以工资类所得应交个税为例，最新的个税起征点为 5000 并按下表的级次进行缴税（假设没有其它扣除项）。

2021-03-25

1.8K0

Power Query 系列 (12) - Power Query 结构化列应用案例

本篇数据处理来自一个实际处理数据的简化。下图中，假设左边是一个直观的 BOM 结构展示，数据在 Excel 中存储格式如中间部分所示：第一列为物料编码的级别，第二列为物料编码。数据处理任务：需要在 Excel 中增加一列输出物料编码上一级的物料编码(目标为黄色部分)。

2021-03-25

1.3K0

Power Query 系列 (11) - 函数基础

add function list select 编辑器

函数是 Power Query (PQ) 解决问题的核心。之前的博客文章我多层刻意在完成查询的步骤之后显示高级编辑器中 M 语言代码，想必大家已经对 M 的函数有了初步印象，尽管不一定很关注。本篇介绍 M 函数比较重要的知识点。

2021-03-25

1.3K0

Power Query 系列 (10) - 合并查询多字段关联技巧

本篇介绍的合并查询的时候，需要多个字段关联作为连接条件的操作技巧。Excel Vlookup 函数可以进行多列作为条件的关联，但已经需要高级操作技巧，在 Power Query (PQ) 中实现则非常简单，方法基本上和上篇一样。

2021-03-25

2.3K0

Power Query 系列 (09) - 合并查询，全面超越 VLookup 函数

excel microsoft object table vlookup

VLookup 函数据说在 Excel 函数的使用频率排名前三，但这个函数也有不少局限性，Microsoft 推出了一个新的函数 XLookup 可以用于取代 VLookup。但 XLookup 目前还没有正式发布。处理多表连接，如果有多条件，之前我比较多的是用 MS Access 的查询，但现在有了 Power Query (PQ)，在 Excel 中也能愉快的玩耍了。多条件连接准备放在下一篇。PQ 的查询表合并，实现将两个表横向合并，无论是界面友好性方面，还是功能上，都比 VLookup 强大太多。

2021-03-25

4.4K0

Power Query 系列 (08) - 行转列案例

行转列是一种常见的数据处理操作，所以对如何在 SQL 语句中、如何在 pandas 中实现这种行转列做过一些总结。请参考我之前写的博文：

2021-03-25

1.2K0

Power Query 系列 (07) - 添加列

add excel pandas table 编辑器

前面几篇博客介绍了 Power Query (简称 PQ) 的数据源和 M 语言的基础知识，现在开始进入数据处理部分。本篇接着介绍如何在 PQ 中添加列。添加列是很重要的一个操作，在 PQ 的查询编辑器界面，有一个专门【添加列】功能区。在讲解添加列的过程中，我们会逐步介绍一些相关知识点和 PQ 的操作细节。

2021-03-25

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Power Query 系列 (06) - M 语言结构化数据类型

本篇介绍 Power Query M 语言的三种结构化类型（或称为容器类型）：List、Record 和 Table，它们是 Power Query 数据处理的核心。了解本篇三种容器类型后，应该能大体看懂查询编辑器和高级编辑器中的代码逻辑。

2019-12-13

1.8K0

Power Query 系列 (05) - M 语言介绍

M 语言或者叫 M 查询语言是 Power Query (简称为 PQ) 幕后的英雄。据说 Power Query Editor 可视化操作可以实现 PQ 80% 的功能，所以从操作层面来说，大部分人不用学习 M 语言，但学习和掌握 M 语言无疑是在数据处理的时候如虎添翼，而且，有一些 M 的基础也能加深对 PQ 操作步骤的理解，进而有可能对这些应用的步骤做一些优化和改善。总的来说，M 是一种值得学习和掌握的技能，Excel 和 Power BI 都可以用。

2019-09-18

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Power Query 系列 (04) - 从 Web 导入数据

网站 json 数据库 sql

因为网络页面具有很大不确定性，比如数据变化，或者页面过几天就不见了，所以无法保证我所选取的页面在您查看的时候一定还在。但基本方法类似，您也可以找到一个类似的页面来操作。

2019-09-17

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Power Query 系列 (03) - 从数据库导入数据

access 数据库云数据库 SQL Server sql 云数据库 MySQL

Excel 支持部分数据库数据导入和基于 ODBC 的数据库导入，Power Query (以下简称 PQ) 扩大了直连数据库的范围，并且使用起来更加直观。本篇介绍 MS Access 和 MySQL 数据导入，其他数据库的使用方式类似。也会介绍从 ODBC 数据源导入数据的方法。

2019-09-11

2.5K0

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