Power Query For Excel讓工作化繁為簡

第 1章　Power Query介紹 1
1．1 Power Query的作用 1
1．2 Power Query數(shù)據(jù)流向 1
1．3 Power Query的優(yōu)勢 2
1．4 Power Query安裝 2
1．4．1 Power Query安裝環(huán)境需求 2
1．4．2 Power Query各版本顯示方式 3
1．5 Power Query的版本選擇 3
1．6 Power Query的版本更新 4
第 2章　Power Query基礎(chǔ) 5
2．1 Power Query查詢編輯器的啟動及查詢表數(shù)據(jù)的上載 5
2．1．1 查詢編輯器的啟動 5
2．1．2 查詢表數(shù)據(jù)的上載 6
2．2 Power Query查詢編輯器界面介紹 8
2．2．1 功能區(qū)簡介 8
2．2．2 Power Query查詢編輯器中表的設(shè)置 10
第3章　Power Query操作 14
3．1 常見獲取數(shù)據(jù)的方式 14
3．1．1 從Excel文件導入數(shù)據(jù) 15
3．1．2 從CSV文件導入數(shù)據(jù) 16
3．1．3 從文本文件導入數(shù)據(jù) 18
3．1．4 從文件夾導入數(shù)據(jù) 19
3．1．5 從數(shù)據(jù)庫（SQL Server）導入數(shù)據(jù) 21
3．1．6 從Web（網(wǎng)頁）導入數(shù)據(jù) 23
3．2 列相關(guān)操作 25
3．2．1 選擇列 25
3．2．2 移動列 26
3．2．3 復制列 27
3．2．4 添加列 28
3．2．5 刪除列 34
3．3 行相關(guān)操作 35
3．3．1 選擇行 35
3．3．2 移動行 35
3．3．3 復制行 37
3．3．4 添加行 37
3．3．5 刪除行 37
3．3．6 標題與第 一行的轉(zhuǎn)換 46
3．4 任意列數(shù)據(jù)處理 48
3．4．1 列重命名 48
3．4．2 數(shù)據(jù)類型 48
3．4．3 數(shù)據(jù)替換 51
3．4．4 數(shù)據(jù)填充 54
3．4．5 透視列 55
3．4．6 逆透視列 57
3．4．7 轉(zhuǎn)換為列表（深化） 59
3．5 文本列數(shù)據(jù)處理 60
3．5．1 格式整理 60
3．5．2 數(shù)據(jù)提取 63
3．5．3 合并列 73
3．5．4 分析 74
3．5．5 拆分列 76
3．6 數(shù)字列數(shù)據(jù)處理 80
3．6．1 統(tǒng)計信息（匯總方式） 80
3．6．2 標準型（算術(shù)運算） 82
3．6．3 科學型 84
3．6．4 三角函數(shù) 85
3．6．5 舍入 85
3．6．6 信息 86
3．7 日期時間列處理 87
3．7．1 日期 88
3．7．2 時間 97
3．7．3 持續(xù)時間 103
3．8 結(jié)構(gòu)化列 109
3．8．1 Power Query查詢表結(jié)構(gòu) 109
3．8．2 展開 113
3．8．3 聚合 116
3．8．4 提取值 117
3．9 查詢表處理 119
3．9．1 轉(zhuǎn)置 119
3．9．2 分組依據(jù) 119
3．9．3 表的合并 122
第4章　Power Query示例應(yīng)用 130
4．1　查詢應(yīng)用 130
4．1．1　多條件查詢 130
4．1．2　多列查詢 132
4．1．3　指定數(shù)據(jù)范圍查詢（合并查詢法） 135
4．1．4　指定數(shù)據(jù)范圍查詢（篩選法） 139
4．1．5　文本字符模糊查詢 142
4．2　統(tǒng)計應(yīng)用 145
4．2．1　二維表的條件匯總 145
4．2．2　分類統(tǒng)計最大值 147
4．2．3　統(tǒng)計應(yīng)用1（按戶主統(tǒng)計各家庭男女人數(shù)） 150
4．2．4　統(tǒng)計應(yīng)用2（提取最后付款月份） 153
4．2．5　統(tǒng)計應(yīng)用3（提取每個人的最高分及對應(yīng)科目） 155
4．2．6　經(jīng)典中式排名 158
4．3　合并拆分應(yīng)用 162
4．3．1　拆分文本應(yīng)用 162
4．3．2　合并文本應(yīng)用 164
4．3．3　拆分重復單號記錄 165
4．3．4　工資條制作 167
4．4　提取應(yīng)用 171
4．4．1　提取應(yīng)用1（根據(jù)身份證號查詢籍貫） 171
4．4．2　提取應(yīng)用2（根據(jù)身份證號計算年齡） 173
4．4．3　提取應(yīng)用3（根據(jù)身份證號判斷性別） 176
4．4．4　提取應(yīng)用4（地址提?。?178
4．4．5　提取應(yīng)用5（編號與供應(yīng)商） 181
4．4．6　識別路徑（Power Query法） 183
4．4．7　識別路徑（函數(shù)法） 186
4．5　時間、日期應(yīng)用 188
4．5．1　時間應(yīng)用（通話時間統(tǒng)計） 188
4．5．2　時間應(yīng)用（根據(jù)時長計算課酬金額） 191
4．5．3　日期應(yīng)用（統(tǒng)計當月每周的最低搜索人氣記錄） 193
4．5．4　日期應(yīng)用（未來7天即將過生日提醒） 197
4．6　數(shù)據(jù)獲取應(yīng)用 199
4．6．1　多工作表數(shù)據(jù)合并 199
4．6．2　多工作簿數(shù)據(jù)合并 204
4．6．3　多CSV文件合并 209
4．6．4　Web數(shù)據(jù)處理（網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取查詢） 214
第5章　M語言基礎(chǔ) 219
5．1　M語言簡介 219
5．1．1　let…in…語句 219
5．1．2　注釋 221
5．1．3　M代碼錯誤識別 222
5．1．4　常見運算符 223
5．1．5　分支語句（if…then…else…） 224
5．1．6　數(shù)據(jù)類型詳解 226
5．1．7　錯誤處理 231
5．2　M函數(shù) 232
5．2．1　內(nèi)置函數(shù) 233
5．2．2　自定義函數(shù) 234
5．3　Table、Record和List三大容器詳解 238
5．3．1　Table（查詢表） 238
5．3．2　Record（記錄） 247
5．3．3　List（列表） 250
5．4　常用M函數(shù) 258
5．4．1　常用Table表函數(shù) 259
5．4．2　常用Record記錄函數(shù) 275
5．4．3　常用List列表函數(shù) 283
5．4．4　常用Text文本函數(shù) 297
5．4．5　合并器與拆分器 317
第6章　M語言實戰(zhàn)應(yīng)用 321
6．1　基礎(chǔ)應(yīng)用 321
6．1．1　拆分、匯總文本列數(shù)據(jù) 321
6．1．2　根據(jù)成績進行等級判斷 322
6．1．3　多分隔符拆分數(shù)據(jù)到行 322
6．1．4　合并列數(shù)據(jù) 323
6．1．5　匯總多列數(shù)據(jù) 324
6．1．6　計算文本字符串中的人數(shù) 325
6．1．7　多列篩選應(yīng)用 325
6．1．8　行方向去重處理 326
6．1．9　匯總業(yè)績并制作條形圖 326
6．1．10　統(tǒng)計各季度均為優(yōu)秀員工的人員 327
6．1．11　合并提取各列不重復值 328
6．1．12　“九九乘法表”制作 329
6．1．13　合并編號范圍 329
6．1．14　擴展編號范圍 330
6．1．15　單列轉(zhuǎn)多行多列 331
6．1．16　提取中文名、英文名 332
6．1．17　投票統(tǒng)計匯總 332
6．1．18　各行數(shù)據(jù)各自排序 333
6．1．19　工資條制作 333
6．1．20　分組篩選統(tǒng)計高于平均分的記錄 335
6．1．21　美式分組排名 335
6．1．22　中式分組排名 336
6．1．23　統(tǒng)計每個人第 一名的次數(shù) 337
6．2　進階應(yīng)用 338
6．2．1　行方向的數(shù)據(jù)匯總 338
6．2．2　整理單列中的姓名、分數(shù)為兩列 339
6．2．3　整理單列數(shù)據(jù)為規(guī)范表格 339
6．2．4　統(tǒng)計篩選各年總分最高記錄 340
6．2．5　分析統(tǒng)計與指定人員同時值班的人員值班次數(shù) 341
6．2．6　拆分整理單列數(shù)據(jù) 342
6．2．7　整理快遞信息數(shù)據(jù) 343