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Excel Power Query

Excel Power Query 数据处理利器 · 难度:高级 · +15XP

Excel Power Query 数据处理利器

Power Query是Excel中的ETL(提取-转换-加载)工具,让你能够从多种数据源导入数据,并通过图形界面进行清洗和转换,而无需编写复杂的VBA代码。所有操作被记录为步骤,可随时修改或重复使用。

启动Power Query

入口位置(不同版本略有差异):
Excel 2016+:数据 → 获取和转换数据 → 新建查询
Excel 2013:需安装Power Query插件
Excel 365:数据 → 获取数据

支持的数据源:

  • 文件:Excel工作簿、CSV/TSV文本、XML、JSON、PDF
  • 数据库:SQL Server、MySQL、Access、Oracle
  • 在线服务:SharePoint、Dynamics 365
  • 其他:Web网页、OData、ODBC
  • Power Query 编辑器界面

    导入数据后进入Power Query编辑器,主要区域:

    ┌──────────────────────────────────────────────┐
    │ 功能区:转换、添加列、主页等选项卡             │
    ├────────────┬─────────────────────────────────┤
    │ 查询面板    │ 数据预览区                      │
    │ (左侧)     │ 显示数据表格                    │
    │ 列出所有    │ 可以对列进行操作                │
    │ 查询       │ 显示列质量、分布、配置文件      │
    ├────────────┴─────────────────────────────────┤
    │ 查询设置面板(右侧):                       │
    │ 应用的步骤列表(每一步都可编辑/删除/重排)    │
    └──────────────────────────────────────────────┘

    常用清洗操作

    操作路径说明
    提升标题转换 → 将第一行用作标题将第一行转为列名
    删除列右键列 → 删除/删除其他列保留需要的列
    筛选行列头下拉箭头文本/数字/日期筛选
    替换值转换 → 替换值 / 右键列批量替换内容
    拆分列转换 → 拆分列 → 按分隔符如将"南宁-广西"拆成两列
    合并列转换 → 合并列多列组合为一列
    更改类型转换 → 数据类型设置正确的数据类型
    删除重复项主页 → 删除行 → 删除重复项去重
    分组依据转换 → 分组依据类似GROUP BY汇总

    M语言公式

    Power Query的操作会自动生成M语言代码,可以在高级编辑器查看和修改:

    // M语言基本示例
    let
        Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="销售数据"]}[Content],
        PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Source),
        ChangedType = Table.TransformColumnTypes(PromotedHeaders,
          {{"销售额", type number}, {"日期", type date}}),
        FilteredRows = Table.SelectRows(ChangedType,
          each [销售额] > 10000)
    in
        FilteredRows

    实战操作流程

    场景:合并多个CSV文件并清洗

    1. 数据 → 获取数据 → 从文件 → 从文件夹 2. 浏览选择CSV文件所在的文件夹 3. 合并文件 → 选择示例文件解析 4. Power Query自动应用转换模板到所有文件 5. 删除不需要的列(右键→删除) 6. 筛选去除空行和异常数据 7. 设置正确的数据类型 8. 关闭并上载 → 加载到Excel表格

    优势:后续只需在文件夹中添加新CSV文件, 刷新查询即可自动包含新数据!

    实战练习

    1. 从文件夹中加载多个CSV文件并合并为一个表
    2. 对导入数据进行清洗:去空行、改类型、拆分合并列
    3. 使用Power Query从网页表格抓取数据
    4. 对数据进行分组汇总(如按类别求和)
    5. 创建一个可刷新的查询连接,当源数据变化时一键更新

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