You can’t do data science in a GUI. Hadley Wickham (RStudio 首席資料科學家)
我們可能無法永遠依賴圖形化介面的工具軟體(e.g. Power BI/ Tableau/ SAS/ SPSS)來做資料科學，因此學習程式語言(e.g. Python/ R)是必須的！
但Dax認為如果工具軟體與程式語言都可以用來解決同一件事，那他的價值就是一樣的，選擇你擅長的工具或程式語言吧！此篇將會示範使用Power BI、Python與R來進行從寬表格轉換成長表格。
| 快速導覽 |
| 一、常見的寬表格種類 |
| 二、萬用的轉換5步驟 |
| 三、使用Power BI |
| 四、使用Python |
| 五、使用R |
| 六、結語 |
接續著上一篇文章 長表格? 寬表格? 好的表格讓你玩轉資料科學！，這次要直接來實戰了。Dax挑選了幾種常見的寬表格來進行轉換，分別是1×1、1×2、2×2寬表格，以及堆疊型寬表格。
一、常見的寬表格種類
寬表格轉長表格練習資料.xlsx (1×1, 1×2, 2×2寬表格)
45年～106來臺旅客按年齡統計.xlsx (堆疊型寬表格)
1. 1×1 寬表格
如圖所示，左邊有 “洲別” 1個維度，上面有 “性別” 1個維度，所以是 1×1寬表格。
2. 1×2 寬表格
如圖所示，左邊有 “洲別” 1個維度，上面有 “性別” 與 “目的” 2個維度，所以是 1×2 寬表格。
3. 2×2 寬表格
如圖所示，左邊有 “洲別” 與 “地區” 2個維度，上面有 “性別” 與 “目的” 2個維度，所以是 2×2 寬表格。
4. 堆疊型寬表格
如圖所示，這是一個由 1×2寬表格所堆疊起來的資料，所以是堆疊型寬表格。
二、萬用的轉換5步驟
1. 將左側合併成1維
在第4步驟要進行取消樞紐分析時，只能指定一個維度，所以先把左側的欄位全部合併成一個欄位，通常我會用下底線 “_”來當作分隔的符號。
2. 轉置表格
轉置表格後，2維轉到左側，這樣待會就能取消樞紐1維的欄位。
3. 填補缺漏值
這時左側的欄位通常會有許多缺漏值，需要將缺漏值填補上。
4. 取消樞紐分析1維的欄位
接下來就是關鍵的步驟了，進行取消樞紐分析，欄位指定前面合併成1維的欄位。
5. 切分1維的欄位
最後只要把之前合併成1維的欄位切分開，就大功告成了!
三、使用Power BI
1. 1×1 寬表格
2. 1×2 寬表格
3. 2×2 寬表格
4. 堆疊型寬表格
因為需要每66列切開成許多個寬表格，切開之後再依照上面的步驟將寬表格轉換成長表格，最後再將轉換後的長表格合併在一起。目前暫時想不到如何用Power BI來處理這種堆疊型寬表格，發現Power BI的弱點啦！
四、使用Python
五、使用R
六、結語
經過實戰之後，多少能夠體會我們可能無法永遠依賴圖形化介面的工具軟體(e.g. Power BI/ Tableau/ SAS/ SPSS)來做資料科學，但Power BI的強大之處還是如大家所見，短短幾十秒鐘的時間就可以完成清理與轉換，入門的門檻非常的低。
其實微軟也知道不可能單獨靠Power BI打天下，Python與R在資料科學與統計領域已經非常的豐富與成熟，使用者社群也非常的龐大，那何不與他們共生共榮？ 站在巨人的肩膀上，總是讓你看的更遠！
所以微軟目前已經整合了 Python 與 R 在 Power BI 中，意思就是你可以在 Power BI 中來使用 Python 與 R 進行資料清理或資料視覺化。
如果大家有遇到奇怪種類的寬表格，可以留言一起來討論怎麼轉換喔！
我該去哪裡學習Power BI？
Power BI數據分析實戰-邏輯與資料視覺化 (Power BI 數據工坊所推出的課程)
這堂課將會是一堂融合商業思維、數據分析心法與 Power BI 實際操作的課程，將會帶大家用Open Data完成3個數據儀表板，目前已經上線了，若對課程有興趣歡迎一起加入學習！
Microsoft Power BI 引導式學習 (官方學習文件)
目前市面上比較少Power BI的教學，官方的教學算是入門級別完整的課程，缺點就是比較深澀不好懂，是以功能為導向的教學方式，而且沒有中文字幕阿，不過還是建議若是聽的懂英文，也可以去聽聽看，熟悉一下Power BI的操作方式。
Taiwan Power BI User Group (Facebook社團)
目前台灣也沒有相應的Facebook社團讓Power BI的使用者可以一起討論使用過程中問題，因此Dax建立了Taiwan Power BI User Group，歡迎大家一同加入，有任何關於Power BI的事情都可以在上面討論。
131 Replies to “寬表格轉換成長表格實戰Power BI & Python & R”
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