数据源:

包含日期与时间的任意数据

目标:

对日期与时间进行筛选

M公式:

= Table.SelectRows( 表,筛选条件)

筛选条件:

等于:each [日期列] = #date(年,月,日)

不等于:each [日期列] <> #date(年,月,日)

早(小)于:each [日期列] < #date(年,月,日)

早(小)于或等于:each [日期列] <= #date(年,月,日)

晚(大)于:each [日期列] > #date(年,月,日)

晚(大)于或等于:each [日期列] >= #date(年,月,日)

在接下来的n年/季/月/周/日/时/分/秒:

年:each Date.IsInNextYears([日期列], n)

季:each Date.IsInNextQuarters([日期列], n)

月:each Date.IsInNextMonths([日期列], n)

周:each Date.IsInNextWeeks([日期列], n)

日:each Date.IsInNextDays([日期列], n)

时:each DateTime.IsInNextHours([日期列], n)

分:each DateTime.IsInNextMinutes([日期列], n)

秒:each DateTime.IsInNextSeconds([日期列], n)

在之前的n年/季/月/周/日/时/分/秒:

年:each Date.IsInPreviousNYears([日期列], n)

季:each Date.IsInPreviousNQuarters([日期列], n)

月:each Date.IsInPreviousNMonths([日期列], n)

周:each Date.IsInPreviousNWeeks([日期列], n)

日:each Date.IsInPreviousNDays([日期列], n)

时:each DateTime.IsInPreviousNHours([日期列], n)

分:each DateTime.IsInPreviousNMinutes([日期列], n)

秒:each DateTime.IsInPreviousNSeconds([日期列], n)

最早:let earliest = List.Min(步骤名[日期列]) in each [日期列] = earliest

最晚:let latest = List.Max(步骤名[日期列]) in each [日期列] = latest

不是最早的:let earliest = List.Min(步骤名[日期列]) in each [日期列] <> earliest

不是最新的:let latest = List.Max(步骤名[日期列]) in each [日期列] <> latest

按年:

去年:each Date.IsInPreviousYear([日期列])

今年:each Date.IsInCurrentYear([日期列])

下一年:each Date.IsInNextYear([日期列])

本年度截止到现在:each Date.IsInYearToDate([日期列])

按季度:

上季度:each Date.IsInPreviousQuarter([日期列])

本季度:each Date.IsInCurrentQuarter([日期列])

下季度:each Date.IsInNextQuarter([日期列])

第一季度:each Date.QuarterOfYear([日期列]) = 1

第二季度:each Date.QuarterOfYear([日期列]) = 2

第三季度:each Date.QuarterOfYear([日期列]) = 3

第四季度:each Date.QuarterOfYear([日期列]) = 4

按月:

上月:each Date.IsInPreviousMonth([日期列])

本月:each Date.IsInCurrentMonth([日期列])

下月:each Date.IsInNextMonth([日期列])

指定月:each Date.Month([日期列]) = 月份数

按周:

上周:each Date.IsInPreviousWeek([日期列])

本周:each Date.IsInCurrentWeek([日期列])

下周:each Date.IsInNextWeek([日期列])

按天:

昨天:each Date.IsInPreviousDay([日期列])

今天:each Date.IsInCurrentDay([日期列])

明天:each Date.IsInNextDay([日期列])

以小时计算:

过去1小时:each DateTime.IsInPreviousHour([日期列])

当前小时:each DateTime.IsInCurrentHour([日期列])

接下来的1小时:each DateTime.IsInNextHour([日期列])

以分钟计算:

过去1分钟:each DateTime.IsInPreviousMinute([日期列])

当前分钟:each DateTime.IsInCurrentMinute([日期列])

接下来的1分钟:each DateTime.IsInNextMinute([日期列])

以秒计算:

过去1秒:each DateTime.IsInPreviousSecond([日期列])

当前秒:each DateTime.IsInCurrentSecond([日期列])

接下来的1秒:each DateTime.IsInNextSecond([日期列])

日期:each [日期列] is date

时间:each [日期列] is time

其他:选择…Select…

筛选Table.SelectRows-日期与时间(Power Query 之 M 语言)的更多相关文章

  1. Table.ReorderColumns移动…Reorder…(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 至少两列 目标: 列顺序重新排列 操作过程: 选取待移动的列>鼠标拖放列标题 选取待移动的列>[转换]>[移动]>选取 M公式:  = Table.ReorderCo ...

  2. Table.ReverseRows反转…Reverse…(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 任意五行两列 目标: 将原排列顺序颠倒 操作过程: [转换]>[反转行] M公式:  = Table.ReverseRows( 表 ) 扩展: 反转列表:= List.Reverse( ...

  3. Table.CombineColumns合并…Combine…(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 任意表,表中列数超过两列 目标: 其中两列合并为一列 操作过程: 选取两列>[转换]>[合并列]>选取或输入分隔符>输入新列名>[确定]   M公式:  = T ...

  4. Table.Sort排序…Sort(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 任意查询表 目标: 对其中一列数据进行排序 操作过程: 选取对象>[主页]>[排序]>[升序排序] 选取对象>[主页]>[排序]>[降序排序] M公式: ...

  5. Table.SplitColumn拆分…Split…(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 一列若干行数据. 目标: 根据特定条件拆分 操作过程: 选取"品名"列>[主页](或[转换])>[拆分列] 选取"品名"列>[主页] ...

  6. Table.Group分组…Group(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 10列55行数据,其中包括含有重复项的"部门"列和可求和的"金额"列. 目标: 按"部门"列进行分组,显示各部门金额小计. 操作过 ...

  7. Table.ReplaceValue替换…Replace…(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 任意数据源,包括文本和非文本两列 目标: 对数据进行替换操作 操作过程: [主页](或[转换])>[替换值] M公式: = Table.ReplaceValue( 表, 查找值, 替换 ...

  8. Table.NestedJoin合并…Join(Power Query 之 M 语言)

    数据源: "销量表"和"部门表"两个查找表,每个表中都有"姓名"列 目标: 根据"姓名列"将"部门表" ...

  9. Table.Combine追加…Combine(Power Query 之 M 语言)

    数据源: 销量表和部门表 目标: 其中一表的数据追加到另一表后面,相同列直接追加,不同列增加新列 操作过程: 选取销量表>[主页]>[追加查询]/[将查询追加为新查询]>选择要追加的 ...

  10. M函数目录(Power Query 之 M 语言)

    2021-12-11更新 主页(选项卡) 管理列(组) 选择列 选择列Table.SelectColumns 删除列 删除列Table.RemoveColumns 删除其他列Table.SelectC ...

随机推荐

  1. [cf1215F]Radio Stations

    这道题如果没有功率的限制,显然就是一个裸的2-sat 考虑将功率的限制也放在图上:如果选择了功率i,那么功率区间不包含它的点只能不选,连边即可 但是这样建图的边数是o(n^2),需要优化 将功率区间分 ...

  2. [nowcoder5666B]Infinite Tree

    首先考虑由$1!,2!,...,n!$所构成的虚树的一些性质: 1.每一个子树内所包含的阶乘的节点都是一个连续的区间(证明:对于子树k,如果存在$x!$和$y!$,即说明$x!$和$y!$的前$\de ...

  3. 从零开始,使用Dapr简化微服务

    序言 现有的微服务模式需要再业务代码中集成大量基础设施模块,比如注册中心,服务发现,服务调用链路追踪,请求熔断,重试限流等等,使得系统过于臃肿重量级. Dapr作为新一代微服务模式,使用sidecar ...

  4. maven插件慢的解决方案

    -DarchetypeCatalog=local 地址:https://www.cnblogs.com/del88/p/6286887.html

  5. SpringCloud升级之路2020.0.x版-45. 实现公共日志记录

    本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 我们这一节在前面实现的带有链路信息的 Publisher 的工厂的基础上,实现公共日志记录 ...

  6. CF1562E Rescue Niwen!

    开始的时候只会一个\(O(n^2log)\) 即做出所有的\(n^2\)串,显然可以用\(SAM\)来进行这样一个排序,然后\(log\)做. 但这种题我们显然要找一些友好的性质: 我们发现字符串的比 ...

  7. 基于tp5免费开源的后台管理系统

    基于tp5免费开源的后台管理系统 可以自定义后台菜单,模块等. 后台模板用的是:AdminLTE 简单的后台基础管理系统,有兴趣开源看看 代码地址:https://github.com/mengzhi ...

  8. 巩固javaweb第九天

    巩固内容: HTML <base> 元素 <base> 标签描述了基本的链接地址/链接目标,该标签作为HTML文档中所有的链接标签的默认链接: <head> < ...

  9. Spark集群环境搭建——Hadoop集群环境搭建

    Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压 ...

  10. Oracle—表、约束、索引、表空间、分区、序列、统计信息

    表.约束.索引.表空间.分区.序列.统计信息 一.表及其操作 1.创建表 create table 表名 ( 字段名1 字段类型 默认值 是否为空 , 字段名2 字段类型 默认值 是否为空, 字段名3 ...