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¿Hay alguna manera de eliminar los registros amarillos con Power Query?
Son errores y necesito deshacer me de ellos:
El proceso podría ser algo así como:
Y luego elimina esas filas.
Esta tabla contiene muchos otros ID de cliente: esto es solo un ejemplo.
Solved! Go to Solution.
No @webportal,
Según la descripción, podría usar el lenguaje M en la consulta de energía, de la siguiente manera:
let
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"CustomerID", Int64.Type}, {"Sales", Int64.Type}}),
#"Added Custom1" = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Original", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales])),
#"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Added Custom1", "Opposite", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales]*-1)),
#"Added Custom2" = Table.AddColumn(#"Added Custom", "Flag", each if List.Contains(#"Added Custom"[Original],[Opposite]) then "" else 1),
#"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Added Custom2", each [Flag] <> null and [Flag] <> ""),
#"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Filtered Rows",{"Original", "Opposite", "Flag"})
in
#"Removed Columns"
La salida final se muestra a continuación:
vs
Saludos
Apoyo comunitario Team_ Yalan Wu
Si esta publicación ayuda, considere Aceptarla como la solución para ayudar a los demás miembros a encontrarla más rápidamente.
#End Respuesta 2ª
No @webportal,
Según la descripción, podría usar el lenguaje M en la consulta de energía, de la siguiente manera:
let
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"CustomerID", Int64.Type}, {"Sales", Int64.Type}}),
#"Added Custom1" = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Original", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales])),
#"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Added Custom1", "Opposite", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales]*-1)),
#"Added Custom2" = Table.AddColumn(#"Added Custom", "Flag", each if List.Contains(#"Added Custom"[Original],[Opposite]) then "" else 1),
#"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Added Custom2", each [Flag] <> null and [Flag] <> ""),
#"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Filtered Rows",{"Original", "Opposite", "Flag"})
in
#"Removed Columns"
La salida final se muestra a continuación:
vs
Saludos
Apoyo comunitario Team_ Yalan Wu
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#End Respuesta 2ª
No @webportal,
Según la descripción, podría usar el lenguaje M en la consulta de energía, de la siguiente manera:
let
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"CustomerID", Int64.Type}, {"Sales", Int64.Type}}),
#"Added Custom1" = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Original", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales])),
#"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Added Custom1", "Opposite", each Number.ToText([CustomerID]) &" "& Number.ToText( [Sales]*-1)),
#"Added Custom2" = Table.AddColumn(#"Added Custom", "Flag", each if List.Contains(#"Added Custom"[Original],[Opposite]) then "" else 1),
#"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Added Custom2", each [Flag] <> null and [Flag] <> ""),
#"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Filtered Rows",{"Original", "Opposite", "Flag"})
in
#"Removed Columns"
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vs
Saludos
Apoyo comunitario Team_ Yalan Wu
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hola
Tu pregunta no está clara. ¿Por qué no se deben eliminar también las filas que muestran 222,83 y -222,83?
Hola, sí. Esas filas también deben eliminarse ya que son simmetricales.
Lo siento, pero no podré ayudar con esto.
No @webportal
Si entiendo correctamente, ¿también necesita eliminar las dos filas con 222,83 y -222,83 para este ID de cliente en el ejemplo? ¿Y las filas que quieres quitar siempre están juntas? ¿Puede proporcionar algunos datos de ejemplo en un formato que podamos copiar?
No @webportal
Pregunto ¿aparecen como pareja como 222,83 y -222,83, o 222,83 pueden estar lejos con -222,83?
No, no siempre aparecen como pareja.
A veces están lejos.
ok, @webportal has probado el camino desde @v-yalanwu-msft ?
Tengo otras 2 preguntas:
#1 siempre es lo primero en la pareja? Digamos (222,83 y -222,83), 222,83 es lo primero?
#2 ¿es posible disponer de 222,83 y -222,83 y 222,83 para el mismo cliente o 222,83 y 222,83 y -222,83?
Realmente necesita observar los datos y averiguar patrones