POWER QUERY M函数实例

Power Query M 函数是 Microsoft Power Query 工具中的一种强大的数据处理功能，它可以帮助您在 Excel 和 Power BI 中轻松地清理、组合和转换数据。下面是一个简单的 Power Query M 函数的例子：

假设您有一个表格，其中包含了某个公司的员工姓名、工号和工资信息。您想利用 Power Query M 函数将工资数据按照工资水平进行分组，以便于更好地查看员工的薪酬情况。

您可以使用以下 Power Query M 函数代码：

let
Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Table1"]}[Content],
Grouped = Table.Group(Source, {"工资水平"}, {{"员工数量", each Table.RowCount(_), type number}})
in
Grouped

这段代码将读取您的原始数据表，然后使用 Table.Group 函数将数据按照工资水平进行分组，并计算每个组的员工数量。最后，这段代码将生成一个新的分组表，其中包含了工资水平和员工数量的信息。

该代码仅是 Power Query M 函数的一个简单例子，它可以帮助您了解 Power Query M 函数的功能和用法。您可以根据您的实际需求灵活地使用 Power Query M 函数进行数据处理。

相关问题

power query M函数合并表格

### 使用 Power Query M 语言函数合并多个表格

当面对不同结构的 Excel 表格时，可以采用 Power Query 的 `M` 语言编写自定义查询来完成复杂的合并操作。对于字段数量及顺序不一致的情况，可以通过特定方法确保数据正确对齐。

#### 方法概述

为了处理具有不同字段布局的工作表，在获取来自文件夹的数据之后，需创建标准化流程以统一各工作表结构。这通常涉及识别共同键列，并基于这些键调整其他列的位置和名称[^2]。

#### 实现步骤详解

1. **加载多份文档**

启动 Power Query 编辑器并通过“从文件/从文件夹”的方式导入目标目录下的所有 Excel 文件。此动作会自动扫描选定路径下所有的 .xlsx 或者兼容格式文件，并尝试读取其中的内容。

2. **展开嵌套列表**

一旦成功连接到所需资源集合，下一步便是将返回的结果集转换成易于管理的形式——即将原本作为记录存在的子项逐一拆分出来形成独立行项目。此时应注意到某些情况下可能需要额外配置参数以便更好地适应实际需求。

3. **规范化每张表**

针对每一单独实例执行如下变换：

- 移除不必要的前导空白字符；
- 统一重命名关键属性标签使其在整个批次内保持一致性；
- 插入辅助标识符（如来源文件名），便于后续分析阶段追踪原始出处；

上述过程可通过调用诸如 `Table.RenameColumns`, `Text.Trim` 和 `List.Transform` 等基础组件轻松达成[^3]。

4. **应用联合逻辑**

最后一步则是实施最终聚合策略。考虑到可能存在重复条目或其他异常状况，建议优先考虑使用 `Table.NestedJoin` 或者 `Table.Combine` 结合条件筛选机制来进行安全可靠的联结运算。特别是后者允许直接传递一组同构化的表格对象数组作为输入参数，从而简化语法表达并提高性能效率。

let
    Source = Folder.Files("C:\Path\To\Folder"),
    FilteredFiles = Table.SelectRows(Source, each ([Extension] = ".xlsx")),
    CombinedBinaries = Binary.Combine(List.Transform(FilteredFiles[Content], each File.Contents(_))),
    ImportData = Excel.Workbook(CombinedBinaries),
    ProcessTables = List.Transform(Table.Column(ImportData, "Data"), each let tbl= _ in Table.PromoteHeaders(tbl)),
    StandardizeSchema = List.Transform(ProcessTables, each Table.RenameColumns(_,{{"OldName","NewStandardizedName"}})),
    FinalUnion = Table.Combine(StandardizeSchema)
in
    FinalUnion

这段脚本展示了如何遍历指定位置内的全部 Excel 文档，提取其内部存储的信息片段，经过一系列预处理环节后将其整合为单一视图供进一步探索之用。

如何在Power Query M函数中应用二进制处理功能来实现数据的编码和解码？请结合具体实例说明。

在处理数据时，尤其是涉及到数据传输或存储时，数据的编码和解码变得尤为重要。Power Query M函数中的二进制处理功能为此提供了强大的支持。通过《Power Query M函数中文详解与在线教程》，你可以全面掌握如何在Power Query中使用二进制处理函数来编码和解码数据。

参考资源链接：[Power Query M函数中文详解与在线教程](https://wenku.csdn.net/doc/6o7f5zwp57?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，了解BINARY.*系列函数是处理二进制数据的基础。例如，使用***PRESS函数可以压缩数据，而BINARY.DECOMPRESS用于解压缩。在数据传输前，对数据进行压缩可以显著减少传输量，提高效率。你可以利用以下的示例代码来压缩和解压缩数据：

// 假设有一个文本字符串需要转换成二进制并压缩
let
    SourceText = 

参考资源链接：[Power Query M函数中文详解与在线教程](https://wenku.csdn.net/doc/6o7f5zwp57?spm=1055.2569.3001.10343)