Skip to main content

Table.TransformColumnTypes

Taikoma (-os) { column, type } formos tipo transformacija (-os) naudojant konkrečią kultūrą.

Syntax​

Table.TransformColumnTypes(
    table as table,
    typeTransformations as list,
    optional culture as any
) as table

Remarks​

Pateikiama lentelė taikant transformavimo operacijas nurodytiems stulpeliams ir naudojant pasirinktinę kultūrą.

  • table: įvesties lentelė, kurią reikia transformuoti.
  • typeTransformations: taikomų transformacijų tipas. Vienos transformacijos formatas yra { column name, type value }. Transformacijų sąrašas gali būti naudojamas kelių stulpelių tipams keisti vienu metu. Jei stulpelio nėra, pateikiama klaida.
  • culture: (pasirenkama) kultūra, naudojama stulpelių tipams (pvz., „en-US“) transformuoti. Jei nurodytas culture įrašas, jame gali būti šie laukai:
    • Culture: kultūra, naudojama transformuojant stulpelių tipus (pvz., „en-US“).
    • MissingField: jei stulpelio nėra, pateikiama klaida, nebent šis laukas pateikia alternatyvų veikimo būdą (pvz., MissingField.UseNull arba MissingField.Ignore).

Parametro typeTransformations tipo reikšmė gali būti any, visų number tipai, text, visi date, time, datetime, datetimezone ir duration tipai, logical arba binary. Šiam parametrui tokie tipai, kaip list, record, table arba function, neleistini.

Kiekvienam stulpeliui, nurodytam typeTransformations, paprastai naudojamas „.From“ metodas, atitinkantis nurodytą tipo reikšmę, kad būtų atlikta transformacija. Pavyzdžiui, jei stulpeliui nurodyta Currency.Type tipo reikšmė, transformavimo funkcija Currency.From taikoma kiekvienai to stulpelio reikšmei.

Examples​

Example #1​

Transformuoja pirmojo stulpelio skaitines reikšmes į tekstines reikšmes.

let
    Source = #table(type table [a = number, b = number],
    {
        {1, 2},
        {3, 4}
    }),
    #"Transform Column" = Table.TransformColumnTypes(
        Source,
        {"a", type text}
    )
in
    #"Transform Column"

Result:

#table(type table [a = text, b = number],
{
    {"1", 2},
    {"3", 4}
})

Example #2​

Transformuokite lentelėje esančias datas į prancūzų kalbos teksto atitikmenis.

let
    Source = #table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = date],
    {
        {"JS-464", "USA", #date(2024, 3, 24)},
        {"LT-331", "France", #date(2024, 10, 5)},
        {"XE-100", "USA", #date(2024, 5, 21)},
        {"RT-430", "Germany", #date(2024, 1,18)},
        {"LS-005", "France", #date(2023, 12, 31)},
        {"UW-220", "Germany", #date(2024, 2, 25)}
    }),
    #"Transform Column" = Table.TransformColumnTypes(
        Source,
        {"Date", type text},
        "fr-FR"
    )
in
    #"Transform Column"

Result:

#table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = text],
{
    {"JS-464", "USA", "24/03/2024"},
    {"LT-331", "France", "05/10/2024"},
    {"XE-100", "USA", "21/05/2024"},
    {"RT-430", "Germany", "18/01/2024"},
    {"LS-005", "France", "31/12/2023"},
    {"UW-220", "Germany", "25/02/2024"}
})

Example #3​

Transformuokite lentelėje esančias datas į vokiečių kalbos teksto atitikmenis, o lentelėje esančias reikšmes – į procentus.

let
    Source = #table(type table [Date = date, Customer ID = text, Value = number],
    {
        {#date(2024, 3, 12), "134282", .24368},
        {#date(2024, 5, 30), "44343", .03556},
        {#date(2023, 12, 14), "22", .3834}
    }),
    #"Transform Columns" = Table.TransformColumnTypes(
        Source,
        {{"Date", type text}, {"Value", Percentage.Type}},
        "de-DE")
in
    #"Transform Columns"

Result:

#table(type table [Date = text, Customer ID = text, Value = Percentage.Type],
{
    {"12.03.2024", "134282", .24368},
    {"30.05.2024", "44343", .03556},
    {"14.12.2023", "22", .3834}
})

Example #4​

Taikyti transformacijas su culture įrašo reikšme.

let
    Source = #table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = date],
    {
        {"JS-464", "USA", #date(2024, 3, 24)},
        {"LT-331", "France", #date(2024, 10, 5)},
        {"XE-100", "USA", #date(2024, 5, 21)},
        {"RT-430", "Germany", #date(2024, 1,18)},
        {"LS-005", "France", #date(2023, 12, 31)},
        {"UW-220", "Germany", #date(2024, 2, 25)}
    }),
    #"Transform Column" = Table.TransformColumnTypes(
        Source,
        {{"Date", type text}, {"NewColumn", type number}},
        [Culture="fr-FR", MissingField=MissingField.UseNull]
    )
in
    #"Transform Column"

Result:

#table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = text, NewColumn = number],
{
    {"JS-464", "USA", "24/03/2024", null},
    {"LT-331", "France", "05/10/2024", null},
    {"XE-100", "USA", "21/05/2024", null},
    {"RT-430", "Germany", "18/01/2024", null},
    {"LS-005", "France", "31/12/2023", null},
    {"UW-220", "Germany", "25/02/2024", null}
})

Category​

Table.Transformation