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Table.AddFuzzyClusterColumn

透過對資料表中指定資料行的值進行模糊分組以取得代表值，並新增具有該代表值的資料行。

Syntax​

Table.AddFuzzyClusterColumn(
    table as table,
    columnName as text,
    newColumnName as text,
    optional options as record
) as table

Remarks​

將資料行 newColumnName 新增至 table，其代表值為columnName。代表值是透過為每個資料列內 columnName 中的值進行模糊比對所得。

可以選擇納入一組 options，以指定如何比對索引鍵資料行。選項包含:

  • Culture : 允許依據文化特性專屬的規則為記錄分組。其可以是任何有效的文化特性名稱。例如，"ja-jp" 的文化特性選項會根據日文文化特性為記錄分組。預設值為 ""，即不因文化特性而異 (英文) 進行分組。
  • IgnoreCase : 邏輯 (true/false) 值，允許不區分大小寫的索引鍵分組。例如，若為 true，"Grapes" 會與 "grapes" 分為同一組。預設值為 true。
  • IgnoreSpace : 邏輯 (true/false) 值，允許合併文字部分以尋找群組。例如，若為 true，"Gra pes" 會與 "Grapes" 分為同一組。預設值為 true。
  • SimilarityColumnName : 顯示輸入值與該輸入之代表值之相似性的資料行名稱。預設值為 Null，表示將不會新增資料行顯示相似性。
  • Threshold : 介於 0.00 到 1.00 之間的數字，指出將兩個值分成一組所依據的相似度分數。 例如，只有在此選項設定為小於 0.90 時，「Grapes」才會與「Graes」(缺少「p」) 分成一組。 閾值 1.00 表示指定條件為完全相符。 (請注意，模糊的「完全相符」可能會忽略大小寫、字順序和標點符號等差異。) 預設值為 0.80。
  • TransformationTable : 允許依據自訂值對應來為記錄分組的資料表。其應包含 "From" 和 "To" 資料行。例如，如果提供轉換資料表，而 "From" 資料行包含 "Grapes"，且 "To" 資料行包含 "Raisins"，則 "Grapes" 會與 "Raisins" 分為同一組。請注意，轉換會套用到轉換資料表中該文字出現的所有地方。使用上述轉換資料表時，"Grapes are sweet" 也會與 "Raisins are sweet" 分為同一組。

Examples​

Example #1​

尋找員工位置的代表值。

Table.AddFuzzyClusterColumn(
    Table.FromRecords(
        {
            [EmployeeID = 1, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 2, Location = "seattl"],
            [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver"],
            [EmployeeID = 4, Location = "Seatle"],
            [EmployeeID = 5, Location = "vancover"],
            [EmployeeID = 6, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver"]
        },
        type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text]
    ),
    "Location",
    "Location_Cleaned",
    [IgnoreCase = true, IgnoreSpace = true]
)

Result:

Table.FromRecords(
    {
        [EmployeeID = 1, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 2, Location = "seattl", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 4, Location = "Seatle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 5, Location = "vancover", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 6, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"]
    },
    type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text, Location_Cleaned = nullable text]
)

Category​

Table.Transformation