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Table.AddFuzzyClusterColumn

테이블에 지정된 열의 유사 항목 그룹화 값으로 얻은 대표 값을 사용하여 새 열을 추가합니다.

Syntax​

Table.AddFuzzyClusterColumn(
    table as table,
    columnName as text,
    newColumnName as text,
    optional options as record
) as table

Remarks​

대표 값 columnName을(를) 사용하여 table에 새 열 newColumnName을(를) 추가합니다. 대표 값은 columnName에서 각 행에 대해 값을 유사하게 일치시켜 얻습니다.

선택적 options 집합을 포함하여 키 열을 비교하는 방법을 지정할 수도 있습니다. 옵션은 다음과 같습니다.

  • Culture : 문화권 관련 규칙을 기준으로 레코드를 그룹화할 수 있습니다. 유효한 문화권 이름일 수 있습니다. 예를 들어 "ja-jp" 그룹의 문화권 옵션은 일본어 문화권을 기반으로 레코드를 그룹화합니다. 기본값은 ""이며, 고정 영어 문화권을 기준으로 그룹화합니다.
  • IgnoreCase : 대/소문자를 구분하지 않는 키 그룹화를 허용하는 논리 값(true/false)입니다. 예를 들어 true인 경우 "Grapes"는 "grapes"와 함께 그룹화됩니다. 기본값은 true입니다.
  • IgnoreSpace : 그룹을 찾기 위해 텍스트 부분을 결합하는 것을 허용하는 논리 값(true/false)입니다. 예를 들어 true인 경우 "Gra pes"는 "Grapes"와 함께 그룹화됩니다. 기본값은 true입니다.
  • SimilarityColumnName : 입력 값과 해당 입력의 대표 값 간 유사성을 보여 주는 열 이름입니다. 기본값은 Null이며, 이 경우 새 유사성 열이 추가되지 않습니다.
  • Threshold : 두 값을 그룹화할 유사성 점수를 지정하는 0.00에서 1.00 사이의 숫자입니다. 예를 들어, "포도" 및 "그레이"("p" 누락)는 이 옵션이 0.90 미만으로 설정된 경우에만 함께 그룹화됩니다. 임계값 1.00은 정확한 일치만 허용합니다. (유사 항목 "정확한 일치"는 대/소문자, 단어 순서 및 구두점과 같은 차이점을 무시할 수 있습니다.) 기본값은 0.80입니다.
  • TransformationTable : 사용자 지정 값 매핑에 따라 레코드를 그룹화할 수 있는 테이블입니다. "From" 및 "To" 열을 포함해야 합니다. 예를 들어 "From" 열에 "Grapes"가 포함되어 있고 "To" 열에 "Raisins"가 포함된 변환 테이블이 제공되는 경우 "Grapes"가 "Raisins"와 함께 그룹화됩니다. 변환은 변환 테이블에 있는 모든 텍스트에 적용됩니다. 위의 변환 테이블에서 "Grapes are sweet"은 "Raisins are sweet"과도 그룹화됩니다.

Examples​

Example #1​

직원 위치에 대한 대표 값을 찾습니다.

Table.AddFuzzyClusterColumn(
    Table.FromRecords(
        {
            [EmployeeID = 1, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 2, Location = "seattl"],
            [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver"],
            [EmployeeID = 4, Location = "Seatle"],
            [EmployeeID = 5, Location = "vancover"],
            [EmployeeID = 6, Location = "Seattle"],
            [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver"]
        },
        type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text]
    ),
    "Location",
    "Location_Cleaned",
    [IgnoreCase = true, IgnoreSpace = true]
)

Result:

Table.FromRecords(
    {
        [EmployeeID = 1, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 2, Location = "seattl", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 3, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 4, Location = "Seatle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 5, Location = "vancover", Location_Cleaned = "Vancouver"],
        [EmployeeID = 6, Location = "Seattle", Location_Cleaned = "Seattle"],
        [EmployeeID = 7, Location = "Vancouver", Location_Cleaned = "Vancouver"]
    },
    type table [EmployeeID = nullable number, Location = nullable text, Location_Cleaned = nullable text]
)

Category​

Table.Transformation