Powerquery/Pandas-outlook邮箱响应时间（表设计）

我已连接到powerBI中的几个Outlook邮箱。目标是计算响应入站电子邮件所需的时间。到目前为止，我已经对数据进行了调整，使表格看起来像这样：

Path               Topic              Sender       To           Inbound           Outbound
Inbox              Help Needed        Customer     Me           5/16/21 8:30AM    null
Inbox\Completed    New Issue          Customer2    Me           2/20/21 8:11:PM   null
Sent Items\        Help Needed        Me           Customer     null              5/16/21 9:30AM
Sent Items\        New Issue          Me          Customer2     null              5/21/21 10:30AM

我获取响应时间的想法是整齐地转换表，以便每个

主题

的出站时间与同一行的入站时间匹配，然后添加一列，从

入站

中减去

出站

：

Path               Topic            Sender       To    Inbound           Outbound       Subtract
Inbox              Help Needed      Customer     Me    5/16/21 8:30AM    5/16/21 9:30AM  1:00:00
Inbox\Completed    New Issue        Customer2    Me    2/20/21 8:11:PM   5/21/21 10:30AM 2:19:00

是否有某种内置的PowerBI（或pandas）转换可以实现这样的

出站
转换

编辑：我的一个想法是将“入站”和“出站”分离到单独的表中。按分组主题向每个表添加索引，然后按主题和新创建的ID索引号重新合并它们
我们需要按主题匹配入站邮件和出站邮件。这包括将入站和出站邮件分离为2个查询，按主题将单独的查询分组，向分组的查询添加索引号，并通过匹配主题和新添加的索引号重新合并单独的查询

从复制您的电子邮件查询开始，我们需要一个入站查询和一个出站查询

对于入站查询，筛选出文件夹字段中包含
已发送项目的记录。对出站查询执行相反的操作

按
主题对查询进行分组
，按
所有行进行聚合
，将其命名为
计数

在分组表中，添加一个新列
=table.AddIndexColumn（[count]，“indexNum”，1,1）

对
已发送项目
查询重复上述步骤。展开两个表。在
Topic
和
indexNum
上合并它们

在执行上述任何操作之前，请确保表已正确排序，因为匹配是基于索引号的。一旦您对内容进行了筛选，powerquery可能会重置您以前执行的排序。在排序公式周围包装
Table.Buffer（
），以便在分组之前保留排序

明天要休息一天吗