【数据整合圣经】：掌握Power Query数据源统一的终极方法


参考资源链接：[Power Query教程：从入门到深度开发](https://wenku.csdn.net/doc/6412b75bbe7fbd1778d4a016?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Power Query简介与数据整合概念

## 1.1 数据整合的需求背景

随着信息技术的发展，企业对数据的依赖日益增长。数据整合作为数据处理的核心环节，能够将来自不同数据源的信息集中处理，为业务决策提供全面的分析基础。从ERP系统到CRM工具，从内部数据库到外部Web服务，数据整合的重要性不言而喻。

## 1.2 Power Query的出现

Power Query作为Microsoft Power Platform的一部分，以其强大的数据获取和预处理能力，成为了现代数据整合的利器。它允许用户通过图形化界面以及M语言进行复杂的数据转换操作，从而清洗并加载数据到各种数据模型中，如Excel、Power BI等。

## 1.3 数据整合的基本概念

数据整合涉及多个阶段，包括数据收集、清洗、转换、加载（ETL）。有效的数据整合可以减少数据冗余，提升数据质量，为数据分析与报告提供准确、一致的数据源。掌握Power Query的基本概念和操作，对于任何需要处理数据的IT从业者来说都是必备技能。

# 2. Power Query基础操作

## 2.1 Power Query界面及功能模块解析

### 2.1.1 Power Query界面布局与主要功能

Power Query是Microsoft Excel和Power BI中的一个强大的数据转换和数据处理工具，它提供了一种简单易用的方式来查询和处理数据。界面布局主要分为以下几个部分：

- **查询设置区域**：该区域会显示所选查询的详细信息，包括应用的步骤，可以添加、编辑或删除步骤。
- **查询公式栏**：这里可以编写M语言表达式来实现复杂的数据转换。
- **预览窗口**：显示当前查询结果的预览，以便用户了解数据转换的结果。
- **导航器**：显示可以加载的数据源列表，以及可以进行查询的现有查询。

主要功能模块包括：

- **数据源连接**：连接到各种数据源，如Excel表格、CSV文件、数据库等。
- **数据预览**：查看数据源中的数据，并选择要导入的数据列。
- **数据清洗与转换**：过滤、排序、分组、合并等操作。
- **数据加载**：将处理后的数据加载到Excel表格中或作为一个新的数据模型。
- **高级编辑器**：用于编写和编辑M语言代码，执行复杂的数据转换操作。

### 2.1.2 数据源连接与数据访问

要开始使用Power Query，第一步是连接到所需的数据源。Power Query支持多种数据源类型，包括：

- **文件**：Excel、CSV、PDF、JSON等。
- **数据库**：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL等。
- **在线服务**：SharePoint、Facebook、Azure等。
- **其他**：Active Directory、Windows注册表等。

连接到数据源的过程通常遵循以下步骤：

1. 打开Excel，进入“数据”选项卡。
2. 点击“获取数据”来选择数据源类型。
3. 输入必要的连接信息，如服务器地址、文件路径、认证信息等。
4. 选择要导入的数据表或查询。
5. 点击“加载”按钮将数据加载到Excel工作表中，或者使用“仅创建连接”来创建一个Power Query连接而不加载数据。

在数据访问方面，Power Query提供了两种数据加载选项：加载到工作表和加载到数据模型。加载到工作表会在Excel表格中显示数据，而加载到数据模型则适合进行数据分析和创建数据透视表。

## 2.2 数据导入与转换基础

### 2.2.1 数据导入方法与步骤

导入数据到Power Query的步骤如下：

1. **打开Power Query编辑器**：在Excel中，选择“数据”选项卡，点击“从其他源”并选择相应的数据源，例如“从CSV导入数据”。

2. **连接到数据源**：输入数据源的详细信息，如文件路径或数据库连接字符串，然后连接。

3. **选择数据**：Power Query会展示一个导航器，列出所有可识别的数据表或文件。选择需要导入的特定数据。

4. **加载与转换数据**：进入编辑模式后，可以选择“加载”直接将数据导入到工作表，或者“加载到...”进行更复杂的数据预处理。

5. **自定义数据转换**：在编辑器中，使用Power Query提供的各种转换功能对数据进行清洗和转换。

### 2.2.2 基本数据转换技巧

Power Query提供了一系列基本的数据转换功能，使得数据清洗和准备变得更加容易。一些常用的转换技巧包括：

- **删除列**：在Power Query编辑器中选中不需要的列，右键选择“删除列”。
- **重命名列**：点击列标题，然后输入新的列名。
- **更改数据类型**：选择列，然后在“主页”选项卡中的“数据类型”下拉菜单中选择合适的数据类型。
- **分列**：对于包含混合内容的单列，可以使用“分列”功能将其拆分为多个列。
- **合并列**：将两个或多个列合并为一个列，可以选择不同的分隔符。

- **过滤与排序**：使用“过滤器”功能来隐藏不需要的行，使用“排序”功能来重新排列行的顺序。

## 2.3 公式语言M的入门

### 2.3.1 M语言概述及应用场景

M语言（之前称为M-Code或M Power Query Formula Language）是Power Query的公式语言，用于创建数据转换查询。它是一种声明式的、函数式的编程语言，非常适合进行复杂的数据处理和转换。

M语言的应用场景包括：

- **复杂数据转换**：当通过图形界面不能实现所需的数据转换时，可以使用M语言编写自定义公式。
- **自动化重复数据处理任务**：对于需要定期执行的数据处理过程，可以使用M语言编写查询脚本并自动化整个过程。
- **数据整合**：在整合来自多个不同数据源的数据时，可以使用M语言来编写统一的转换逻辑。

### 2.3.2 常用M函数与示例

M语言提供了大量的内置函数来支持数据处理任务。下面是一些常用的M函数及其用途：

- **Table.FirstN()**：返回表中的前N行。
- **Table.SelectColumns()**：选择特定的列。
- **Table.TransformColumns()**：转换表中的列数据类型。
- **Table.Group()**：按照一个或多个列对表中的行进行分组。
- **List.Contains()**：检查列表中是否包含特定值。

示例代码：

let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Table1"]}[Content],
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(Source,{"Column1", "Column2"}),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(
        #"Removed Columns",
        {{"Column3", Int64.Type}, {"Column4", type date}}
    )
in
    #"Changed Type"

在此示例中，首先获取当前工作簿名为"Table1"的工作表中的数据，然后移除"Column1"和"Column2"两列，接着将"Column3"列的数据类型改为64位整型，将"Column4"列的数据类型改为日期类型。

通过上述章节的介绍，您应该对Power Query的基础操作有了一个全面的认识。在下一章节中，我们将深入探讨如何运用高级数据处理和清洗技巧来提升数据质量。

# 3. 高级数据处理与清洗技巧

在本章节中，我们将深入探讨如何利用Power Query进行高级数据处理与清洗。这一过程对确保数据的质量和分析的准确性至关重要。数据的高级处理和清洗不仅包括技术层面的操作，还包括决策制定，以判断何时忽略某些数据，何时需要纠正。

## 3.1 高级数据转换方法

### 3.1.1 复杂数据结构处理

在处理复杂的数据结构时，我们通常会遇到需要展开和重构的复杂数据结构。例如，从JSON或XML格式导入的数据，往往需要转换成易于分析和报告的表格形式。

#### 代码块展示与解读

let
    // 将JSON文本转换为Power Query中的表格结构
    Source = Json.Document(File.Contents("data.json")),
    // 解析JSON数据并将其展开为表格形式
    #"Converted to Table" = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error),
    #"Expanded Column1" = Table.ExpandRecordColumn(#"Converted to Table", "Column1", {"key1", "key2", "key3"})
in
    #"Expanded Column1"

在这段代码中，我们首先从一个名为`data.json`的文件中读取JSON文本，并使