Lazy loaded image一维表和二维表的定义及转换

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（本文3000字，阅读需要8分钟左右）
一维表、二维表的界定，可以说直接触及了数据分析领域一个最核心、最根本的概念，也是Power Query（以及所有其他数据分析工具）存在的重要原因之一。
“二维表转一维表”这种说法，其实是一种非常通俗、但在技术上不够精确的说法。它所指的，其实是数据规整化理论或者说数据清洗过程中的一个经典过程，即：
将“宽表”转换为“高表”。我们之前有篇文章从另一个角度探讨过表格的维度，感兴趣可以查阅：《》。
所谓的“一维表”其实就是指“高表”，而“二维表”则指“宽表”。
什么是“一维表”？
我们称之为“高表”或“规范化表”
“一维表”或“高表”，指的是一种适合机器分析的数据结构。它严格遵循“整洁数据”的原则：
  1. 每一列是一个变量(Variable)：比如年份,地区,产品,销售额。
  1. 每一行是一个观测(Observation)：比如记录“2023年在北京地区A产品的销售额是100元”。
  1. 每个单元格是一个值 (Value)。
“一维表”/“高表”的例子：
这是一个完美的“高表”。每一条信息都清晰地记录在一行中。
年份
地区
产品
销售额
2022
北京
A
100
2022
北京
B
150
2022
上海
A
120
2023
北京
A
110
什么是“二维表”？
我们称之为“宽表”或“交叉表”
“二维表”或“宽表”，指的是一种适合人类阅读的报表格式。它的特点是，数据的值被用作了列标题，将信息在水平方向上展开。
“二维表”/“宽表”的例子：
这是上面那份数据的“宽表”形式，也是我们经常在Excel中看到的报表样式。
地区
产品A-2022
产品B-2022
产品A-2023
北京
100
150
110
上海
120
null
null
问题在哪里？
  • 信息被编码为列标题：产品A,产品B,2022,2023这些本应是数据的值，现在却变成了元数据（列标题）。
  • 难以分析：对于计算机来说，这张表非常难以处理。比如，你想计算“2022年的总销售额”，你需要手动把产品A-2022和产品B-2022这两列相加。如果明年有了“2024年”，你就得修改所有公式。如果你想按“产品”进行筛选，你根本做不到，因为没有一个单独的“产品”列。
为什么要转为“一维表”？
为什么要“宽表转高表”
将数据从“宽表”转换为“高表”，是进行任何严肃的数据分析和可视化的绝对前提。其原因在于：
为了让计算机能够理解
  • 数据分析计算机软件（包括Power BI, Python, SQL等）处理数据的基本单位是“列”。它们需要一个明确的[产品]列来进行分组，一个明确的[年份]列来进行筛选，一个明确的[销售额]列来进行聚合计算。在“宽表”中，这些基本元素都混淆在了列标题里。
为了分析的灵活性和可扩展性
  • 灵活性：在“高表”中，你可以轻松地将[地区]拖入图表的坐标轴，[产品]拖入图例，[销售额]拖入值，[年份]作为切片器。你可以任意组合这些维度来进行分析。而在“宽表”中，你什么都做不了。
  • 可扩展性：如果明年来了2024年的数据，或者公司推出了新的C产品，在“高表”中，你只需要增加新的行即可，所有的报表和公式都无需任何修改，刷新即可自动更新。而在“宽表”中，你必须增加新的列，并手动修改所有依赖于它的图表和公式。
为了正确地进行数据建模
  • 在Power BI中，你需要用[产品ID]去连接“产品维度表”，用[日期]去连接“日期维度表”。在“宽表”中，这些“键”都不存在，你根本无法建立关系模型。
二维表转为一维表的方法
这个过程，正是我们之前深入探讨过的、Power Query中最神奇的功能之一：
逆透视(Unpivot Columns)，可以看这篇：《》。
“逆透视”这个操作，就是专门用来将“宽表”高效、一键式地转换为“高表”的。它会自动地将那些作为列标题的信息，解放出来，变成新的数据列，从而完成整个数据结构的重塑。
总结来说：
  • “二维表”（宽表）：是给人看的“报表”。
  • “一维表”（高表）：是给机器分析的“数据集”。
  • 为什么要转：因为所有的数据分析、可视化和建模工具，都只认识“一维表”/“高表”这种规范化的数据集。
  • 怎么转：使用Power Query的“逆透视”功能。
作为财务BP，经常处理数据的人，“宽表转高表”是咱们都必须掌握的、最基础也是最重要的一项数据清洗技能。
 
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