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![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ef8b03bd869b7696.jpg)
实际业务分析中,经常会遇到让人头疼的问题:需要分析的数据源非常混乱。比如:数字和字符连接在一起、英文大小写不规范、某些重要数值处于文本中等等。
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ab361f71543ec8ff.jpg)
之前,我们分享过 🌰:用 Prep 正则表达式拆分复杂字段。有数据粉提问:用 Tableau Desktop 能处理么?
今天,再来分享五种正则表达式,可以实现在 Desktop 中处理数据格式。栗子一睹为快吧!
本期《举个栗子》,我们要给大家分享的 Tableau 技巧是:五种处理数据的正则表达式。
为方便学习,栗子使用自拟数据源,掌握栗子方法后,数据粉可尝试使用其他数据源实现。懒癌患者可通过以下链接获取栗子数据源:
https://www.dkmeco.com/community/example/detail-741
具体步骤如下:
添加千位分隔符
如下图销售数据表,有“利润率”跟“利润”指标,它们分别为“浮点”类型和“整数”类型的数值。如何将“利润率”转成百分比、将“利润”转成待货币符号的形式呢?
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ab946d8282e453e9.jpg)
Step.1
打开 Tableau Desktop,连接“销售数据”数据源,新建工作表。
➤ 创建计算字段:利润率。将小数转化成整数,然后利用 STR 函数转化为字符串格式,最后再添加“%”。键入函数
IF [利润情况]="利润率" THEN
STR(round([数值]*100)) + "%"
END
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ee81abfaa69f0115.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/a94c9b19d562c3d1.jpg)
Step.2
将“利润率”进行格式化处理后,为了更好区分“利润率”和“利润”情况,可以创建字段“数值1”,给“利润”数值添加货币符号和千位分隔符。
➤ 创建计算字段:数值1。先将数值转换为字符串类型,再利用 REGEXP_REPLACE 函数通过正则表达式进行匹配替换,“\d{1,3}”表示3个数字为一组,“?=”后面的内容需要满足的条件,“\d{3}+”表示以3个数字为一组,可出现多次,“(?!\d)”表示后面不能再跟数字了。键入函数
IF [利润情况]="利润率" THEN
STR(round([数值]*100)) + "%"
ELSE
"¥" + REGEXP_REPLACE(STR([数值]), "\d{1,3}(?=(\d{3})+(?!\d))", "$0,")
END
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/89e8d079a2fd497d.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/e4088f24de3621fe.jpg)
从 JSON 中提取值
随着 JSON 数据格式的广泛应用,在分析的时候会经常遇到 JSON 数据与简单表格数据结构混合在一起的情况。如下图,其中 Name、account 位于 JSON 数据的单个字段中。如何从中提取需要的字段值呢?
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/97a1dd346bf043a6.jpg)
Step.1
如果想要提取物品的名称,可以创建计算字段。
➤ 创建计算字段:物品名称。利用 REGEXP_EXTRACT 函数,进行匹配替换,取“name”后面的人名。键入函数
REGEXP_EXTRACT([销售信息],'"Name":([^,]*)' )
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/c28f47104cdba8df.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/3f8443c438477658.jpg)
Step.2
同理,来提取价格的数值。
➤ 创建计算字段:单价,键入函数
REGEXP_EXTRACT([销售信息],'"account":([^,]*)' )
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/5f793fb45a90a783.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/84762f82a612e1a4.jpg)
去除特殊字符
需要分析的数据源,有字符和数字连在一起的数据(如下图),该如何处理呢?
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/048d85d341504432.jpg)
Step.1
如果想要将姓名提取出来,则
➤ 创建计算字段:姓名1。利用 REGEXP_REPLACE 函数进行匹配替换,把非字母的全部去掉,保留字母部分。键入函数
REGEXP_REPLACE([姓名], "[^a-zA-Z]", "")
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/2480972e21894455.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/f7e1e3c7d948ab15.jpg)
Step.2
如果想要将编号提取出来,则
➤ 创建计算字段:编号。利用 REGEXP_REPLACE 函数,通过正则表达式进行匹配替换,把非数字的全部去掉,保留数字部分。键入函数
REGEXP_REPLACE([姓名], "[^0-9]", "")
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/bce3c7f419343f6d.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/e05b65167736a8d8.jpg)
寻找中间字符
有时候,我们想要的重要信息存在某种自由文本字段中。例如下图数据源,如何从销售评价字段中提取关键字:优秀、一般、差?
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/62332fd1a765bcb8.jpg)
通过观察,可以看到“销售评价”字段的值都是以文本“点评:”开头,以“的”结尾,就可以使用正则表达式来提取该点评值。
➤ 创建计算字段:评价,键入函数
TRIM(REGEXP_EXTRACT([销售评价], "((?<=点评:).*?(?=的))"))
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/a9435a568a907961.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/00a826204e355c74.jpg)
规范英文名称
如果数据源中的英文大写小书写不统一(如下图),该如何处理呢?
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ea0671c49908b4d4.jpg)
这种情况,先使用 LOWER 函数将字段内的英文统一转换为小写,再使用正则表达式进行统一转换。如:以“a”开头的英文字母,转为“A”。
➤ 创建计算字段:英文名,键入函数
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(
REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(LOWER([英文名字]), "^a", "A"),
"^b", "B"), "^c", "C"), "^d", "D"), "^e", "E"),
"^f", "F"), "^g", "G"), "^h", "H"), "^i", "I"),
"^j", "J"), "^k", "K"), "^l", "L"), "^m", "M"),
"^n", "N"), "^o", "O"), "^p", "P"), "^q", "Q"),
"^r", "R"), "^s", "S"), "^t", "T"), "^u", "U"),
"^v", "V"), "^w", "W"), "^x", "X"), "^y", "Y"),
"^z", "Z"), " a", " A"), " b", " B"), " c", " C"),
" d", " D"), " e", " E"), " f", " F"), " g", " G"),
" h", " H"), " i", " I"), " j", " J"), " k", " K"),
" l", " L"), " m", " M"), " n", " N"), " o", " O"),
" p", " P"), " q", " Q"), " r", " R"), " s", " S"),
" t", " T"), " u", " U"), " v", " V"), " w", " W"),
" x", " X"), " y", " Y"), " z", " Z")
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/ff08f9b734f1b67b.jpg)
效果如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/b85edb60ad9d50d8.jpg)
本期的 Tableau 技巧,你 Get 到了吗?
下一期,再见~
![](https://img.haomeiwen.com/i10136054/3f0567bc8244458c.gif)
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