CoPilot 與 Google Gemini哪一個比較「人性化」？

之前有介紹過 TestContainers 在 .NET 的使用方式 傳送們，同樣的 Python 也可以使用它；我將使用 WSL + Python 環境搭建起開發環境。

Table容器是Power Query中處理結構化數據的核心工具，也就是我們俗稱的資料表(Data Table)。透過行、列方式儲存資料，可以執行篩選、合併、轉置等多樣操作，滿足數據清理與轉換的需求。Table容器在資料整合中更扮演重要角色，可以整合多個來源數據，也是進行複雜分析的基礎，能與Excel及Power BI無縫對接，支援樞紐分析、動態報表等。熟練掌握Table容器不僅能提升工作效率，還有助於應對多樣化的數據分析需求，是瞭解與學習Power Query的關鍵一步。

經過這一輪的List(清單)實作，相信您對清單的結構、語法與特性，有些基本認識了吧！接著，我們就來看看另一個Power Query容器：Record(記錄)的特性。

除了使用［向下切入］或點開超連結的操作來執行擷取List元素之內容的查詢步驟外，也可以透過程式碼的編輯來達到相同的目的。這時候就一定要懂得List索引值的概念了。

在操作Power Query的過程，無疑就是處理資料過程，而過程中的每一個步驟即為M語言所執行查詢步驟，而查詢結果裡若有容器類型的資料，除了可以當下預覽（不用產生額外步驟）外，也可以探勘該容器的內容，也就是擷取該容器的內容步驟為「深化」或「向下切入」。

這一篇文章先來跟大家介紹List(清單)容器的特性與使用方式。在Power Query裡List容器是一種存儲單一值序列的資料結構，類似於其他編程語言中的陣列或集合。它非常適合處理簡單的資料列表，例如一系列數字、文字或日期。在 Power Query 中，List 是一種基本資料類型，經常在資料轉換或處理過程中使用。

在Power Query處理與解析資料的基礎上，並不僅僅是針對傳統結構化資料表的資料類型而已，資料結構中的Table (資料表)、Record (記錄)、List (清單)等容器，更是儲存與擷取結構化資料的重要元素，要了解資料的深化、探勘、萃取、轉換、…等技巧，就必須深入了解這三大容器的關係、轉換、編碼與相關函數的運用。

數據的資料型態主要可以區分為結構化資料和非結構化資料。在微軟的Excel以及BI解決方案中，Power Query這個應用程式是用來存取結構化資料與非結構化資料的一項整合工具，也是微軟利用Excel及Power BI進行資料整合與分析的一項大突破。

SQL Server 的安全性允許 SQL 帳號和 Windows 帳號登入 , 但如果同時都忘記或被竄改的狀況下 , 該如何搶回 SQL Server 的控制權

真的只要修過大一（大學一年級）的程式設計課程，就有機會寫 "產測程式"嗎？

在之前的一篇文章中，說明了我們如何用 WSDL 檔案產生代理類別，現在目標的 Web Service 有一個需求是要加入一個 Http Header，網路上可能會找到覆寫 GetWebRequest() 的解法，但我們會發現，用 dotnet-svcutil 所產生的代理類別無法覆寫 GetWebRequest()，該怎麼辦？

問題一：Python程式，DO_A與 DO_A()這兩種寫法有何差異？都是呼叫 DO_A函數

問題二：使用PyQt5.QtCore的QTimer。以下的寫法，第二種卻無法執行？

基於每一種資料來源的類型、格式、結構與複雜度有所不同，在使用Power Query匯入外部資料進行查詢時，便會自動完成先期的資料匯入與轉換步驟，而從這些查詢步驟的語句、步驟數目，您也可以輕鬆解讀資料處理的過程。

一般使用者在取得XML檔案時，並不會去理解它是一個需要或不需要XSD檔案的內容，而是在操作Power Query匯入外部檔案時，直接選擇XLM檔案進行匯入，這解析的工作就交給Power Query囉～

既然是一種標準化的資料檔案格式，嚴謹一點的XML檔案其開頭的定義至關重要，它直接影響數據的準確性與互操作性。不僅確保資料在不同系統間的一致性，也增強了檔案的可讀性和穩定性。

Xml檔案格式（Extensible Markup Language）被稱之為可擴展標記語言，是一種用於組織和儲存資料的文件格式。這種標記語言常用於定義和儲存結構化資料，其目的是描述資料的結構和內容，而不是呈現資料的外觀。也因為XML是獨立於操作系統和軟體的格式，所以可以跨平台的在不同系統或應用之間交換資料。因此，許多應用程式都會使用XML來保存使用者的設定與資料的分享。

明明一步步的操作都沒錯，怎麼匯出的XML檔案內容看不懂。

曾經在這個部落格園地，有了一系列學習Json檔案的介紹(學習Json檔案格式與實作系列)，也受到部分讀者與學員的建議和鼓勵，再規劃XML檔案格式相關的話題，與大家分享使用Power Query匯入XML檔案的實例與情境。

［關閉並載入至…］怎麼不能用了，一直是許多使用過Power Query編輯器的人會碰到的困擾，就在此為大家解疑囉！

經由Power Query編輯器所整理完成的資料，在Excel環境裡有多種輸出選擇，譬如：可以僅建立連線就好，爾後可再隨時伺機運用；也可以直接作為樞紐分析表與樞紐分析圖的資料來源，輕鬆製作摘要統計報表與圖表；甚至亦可複本存放至資料模型，為資料關聯與數據分析做準備。

資料拆分是整理原始資料（Raw Data）的關鍵步驟，能夠直接影響後續分析的準確性與效率。Power Query的「分割資料行」功能正是為此設計。藉由拆分作業，可以將複雜或混雜的數據資料分解為更有意義的部分，以便進行分析和整理。並且符合資料庫正規化原則，也能利於與其他系統的整合。

Power Query查詢編輯器提供了清晰直觀的操作環境，透過查詢列表的導覽，可快速切換和管理各個建立的查詢；右側的查詢設定工作窗格則鉅細靡遺地列出所有查詢步驟，方便使用者追蹤和修改。工具列上也提供常用功能選項，諸如篩選、排序和格式轉換。要成為資料整理大師，您肯定要熟悉Power Query查詢編輯器作業環境。

CSV（Comma-Separated Values）是一種簡單且普遍的輕量級的純文字資料格式，用來儲存表格數據。每欄(資料行)的資料均以逗號分隔，資料列則以換行標記，其特性包括結構簡單、易讀寫，且兼容幾乎所有數據處理工具（如 Excel、Python、Power Query）。檔案體積小、解析高效，並可跨平台使用，無需專用軟體即可編輯。廣泛應用於數據交換、資料庫匯入/匯出及分析領域，是數據科學和商業報表中最普及的格式之一。所以，許多企業、政府單位、機關團體、資訊系統等各領域廣受歡迎。

光就Query這個單字，就可以揣測得到肯定是與資料「查詢」相關的工作，再加上Power這個字眼，翻譯成「超級查詢」應該也不為過！只要學會這個工具，對於大量資料、結構性資料、非結構化資料的整理、篩選、彙整，將會更加輕鬆、有效率，到時可就回不去囉！