),
    Combined = Table.Combine(Source[Content]),
    PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Combined, [PromoteAllScalars=true])
in
    PromotedHeaders

完成这些步骤后，Power Query 编辑器将显示数据预览，顶部有各种转换按钮，右侧有查询设置，左侧列出所有查询。我们可以轻松地清理数据，例如通过过滤器移除空行（在 Power Query 中，空值表示为 null）。

// M 代码示例：移除空行
let
    Source = Combined,
    FilteredRows = Table.SelectRows(Source, each [Column1] <> null)
in
    FilteredRows

此外，我们可以通过右键点击不需要的列（例如“优惠券”列）并选择“删除”来移除它。完成清理后，点击“主页”选项卡中的“关闭并加载”按钮，Power Query 将生成一个新的工作表，包含所有合并和清理后的数据。

利用“应用步骤”实现自动化

Power Query 的一个强大功能是其“应用步骤”窗口，类似于一个数据处理的操作记录器。每次操作（如移除空行或删除列）都会记录在右侧的“应用步骤”窗口中。您可以点击任一步骤，查看数据在该步骤时的状态，甚至可以删除、重新排序或修改步骤。

当数据源更新时，例如新增一个包含第 22 周订单的 CSV 文件，只需将新文件放入 Power Query 指向的文件夹，然后右键点击数据表并选择“刷新”（快捷键 Alt + F5）。Power Query 将自动重新运行所有步骤，更新数据表以包含新数据，无需手动重复操作。

// M 代码示例：刷新数据以包含新文件
let
    Source = Folder.Files("C:\DataFolder"),
    Combined = Table.Combine(Source[Content]),
    Refreshed = Table.PromoteHeaders(Combined, [PromoteAllScalars=true])
in
    Refreshed

正确设置数据类型以避免错误

数据类型是 Power Query 中的关键概念，直接影响后续分析的准确性。每个列的头部显示其数据类型（如整数、文本或小数）。Power Query 在创建查询时会自动检测数据类型，但有时会出错。例如，某列可能被误识别为文本，而实际上是实际。

以“优惠券金额”列为例，假设其值包含短划线（“-”）而非零，导致无法直接转换为小数。为解决此问题，可以：

1. 选择该列，转到“转换”选项卡，选择“替换值”。
2. 将短划线替换为零。
3. 然后将列的数据类型更改为小数。

// M 代码示例：替换短划线并更改数据类型
let
    Source = FilteredRows,
    ReplacedValue = Table.ReplaceValue(Source, "-", "0", Replacer.ReplaceText, {"CouponAmount"}),
    ChangedType = Table.TransformColumnTypes(ReplacedValue, {{"CouponAmount", type number}})
in
    ChangedType

正确设置数据类型可以避免后续使用公式或数据透视表分析时的错误。

区分“转换”和“添加列”选项卡

Power Query 的界面有时会让新手感到困惑，因为“转换”和“添加列”选项卡上的按钮看似相似，但功能不同。例如，若要计算订单日期的“年度周数”，在“转换”选项卡中选择“日期”->“周”->“年度周数”会将现有日期列转换为周数，而在“添加列”选项卡中选择相同的选项则会保留原日期列并添加一个新列。

// M 代码示例：添加年度周数列
let
    Source = ChangedType,
    AddedWeekNumber = Table.AddColumn(Source, "WeekNumber", each Date.WeekOfYear([OrderDate]))
in
    AddedWeekNumber

使用“从示例生成列”简化复杂转换

当需要从复杂数据中提取特定信息时，Power Query 的“从示例生成列”功能非常有用。例如，若要从跟踪号中提取三位字母的承运商代码，只需：

1. 选择跟踪号列，转到“添加列”选项卡，选择“从示例生成列”->“从选择”。
2. 输入几个示例（如“USP”或“DHL”），Power Query 会自动识别模式并提取所有跟踪号中的承运商代码。

// M 代码示例：提取承运商代码
let
    Source = AddedWeekNumber,
    AddedCarrier = Table.AddColumn(Source, "Carrier", each Text.Middle([TrackingNumber], 0, 3))
in
    AddedCarrier

探索 M 语言

Power Query 的每一步操作都会在后台生成 M 语言代码。您可以在公式栏中查看单步代码，或通过“视图”选项卡的“高级编辑器”查看整个查询的代码。尽管初学者无需深入学习 M 语言，但了解其存在有助于未来进行高级转换。

// M 代码示例：查看完整查询
let
    Source = Folder.Files("C:\DataFolder"),
    Combined = Table.Combine(Source[Content]),
    PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Combined, [PromoteAllScalars=true]),
    FilteredRows = Table.SelectRows(PromotedHeaders, each [Column1] <> null),
    RemovedColumn = Table.RemoveColumns(FilteredRows, {"Coupon"}),
    ReplacedValue = Table.ReplaceValue(RemovedColumn, "-", "0", Replacer.ReplaceText, {"CouponAmount"}),
    ChangedType = Table.TransformColumnTypes(ReplacedValue, {{"CouponAmount", type number}}),
    AddedWeekNumber = Table.AddColumn(ChangedType, "WeekNumber", each Date.WeekOfYear([OrderDate])),
    AddedCarrier = Table.AddColumn(AddedWeekNumber, "Carrier", each Text.Middle([TrackingNumber], 0, 3))
in
    AddedCarrier

使用“逆透视”优化数据布局

对于包含月份作为列标题的报表，Power Query 的“_reverse透视”功能可以将宽表转换为适合分析的长表。选择“转换”选项卡中的“逆透视其他列”，即可χι 即可将月份列转换为单一的“属性”列（可重命名为“月份”），并将值归入一个“值”列。

// M 代码示例：逆透视
let
    Source = Table.FromRange("Table1"),
    Unpivoted = Table.UnpivotOtherColumns(Source, {"Product"}, "Month", "Value")
in
    Unpivoted

总结

Power Query 是一个强大的工具，能够显著简化 Excel 中的数据导入和清理工作。通过理解其核心功能、利用“应用步骤”实现自动化、正确设置数据类型、区分选项卡功能、使用 AI 辅助转换、探索 M 语言以及优化数据布局，您可以快速掌握 Power Query 的使用方法。这些技巧不仅能节省时间，还能让您的数据分析工作更加高效。