2. 从文件夹中获取Excel工作薄数据

  选项卡【数据】-【获取数据】-【来自文件】-【从文件夹】。

• 粘贴文件夹路径后，显示如下：文件数量不少，都是Excel工作薄文件；多说一点，内部数据结构一致。
  

• 点击【转换数据】，PowerQuery编辑器界面如下：
  重要：Excel的所有数据均存储在[Content]列，需要使用Excel.Workbook([Binary],true)解析二进制数据文件。其他列属于文件的属性信息。
  

2.1. 常规解法：【添加自定义列】

• Power Query的每一个操作要熟练，因为只有熟练了，才能在面对一个具体问题时形成整体的解决思路，并在哪些功能点不能达到目的时，怎样借助已有功能来生成初步的代码，然后去修改其参数来实现。
• 在练的时候，你可以适当的看一下每个基础操作生成的代码是什么样子的，这个不需要你记，能简单看懂里面大概什么意思就可以了

  具体步骤：

1. 新增列：【添加列】-【自定义列】

   新列名可不必修改，默认即可。

   • 上文提到过Excel.Workbook([Binary],true)，这里的[Binary]引用列名[Content]。
   • 记住解析函数的第二参数[true]，前文提到此参数用来识别标题（即是否使用第一行作为字段标题）。
   • 点击确定后自动生成公式：
     Table.AddColumn(Source, "自定义", each Excel.Workbook([Content],true))
     

2. 删除【自定义】以外的其他列

   • 删除后更利于后面的操作，不然影响我们的阅读。
   • 点击【自定义】列的单元格，可预览表格中数据，此时预览的结果是工作表结构，包含工作表名称以及是否被隐藏【Hidden】
   • 点击确定后自动生成公式：Table.SelectColumns(已添加自定义,{"自定义"})

   Tips：若工作表中的数据被人为的筛选过，在此处会显示出隐藏的数据子集，注意在汇总的时候要删除掉

3. PowerQuery在每个查询返回的表格中，每一列的右上角都会有一个图标，点击【它】

   • 默认【展开】，无需点击【聚合】
   • 取消勾选【使用原始列名作为前缀】，这一步其实看习惯。
   • 点击【确定】后，会显示前面预览的数据表格
     

4. 点击[Data]列的单元格，可预览工作表中的数据，此时预览的结果是我们需要汇总的源数据之一。
   

5. 删除[Data]列以外的其他列，没有已隐藏的表格数据，删除后点击右上角【展开】数据。

   • 自动生成的公式：Table.SelectColumns(#"(展开的“自定义”)", {"Data"})
     

6. 最终结果：
   

   最后，读者自己可以多练习，在这个过程中去了解查询步骤对表格的变化。

• Power Query的每一个操作要熟练，因为只有熟练了，才能在面对一个具体问题时形成整体的解决思路，并在哪些功能点不能达到目的时，怎样借助已有功能来生成初步的代码，然后去修改其参数来实现。
• 在练的时候，你可以适当的看一下每个基础操作生成的代码是什么样子的，这个不需要你记，能简单看懂里面大概什么意思就可以了

2.2. 进阶解法：修改【转换】功能生成的M公式

  实现进阶需要掌握此函数：Table.TransformColumns，此函数的功能是表格的某一列或某几列进行修改。可先根据PowerQuery的可视化界面的功能，自动生成此公式，然后对公式进行修改。

一开始的数据表格：

整个汇总过程如下：

1. 选中[Name列，使用功能【转换】-【格式】-【大写】，将整列的内容转换成大写字母。

   • 功能位置：
     

   • 自动生成的公式：Table.TransformColumns(Source,{{"Name", Text.Upper, type text}})，对【Name】列的内容转换成了大写字母。

   • 此公式的等效写法：Table.TransformColumns(Source,{{"Name",each Text.Upper(_), type text}})

   • each _ 是 (x)=>x函数传参的语法糖形式，_可省略。知道即可.
     

2. 对生成的公式进行修改，主要是修改大括号内的三个参数{}
   - Name→ Content：Table.TransformColumns(Source,{{"Content", Text.Upper, type text}})

   • Text.Upper → each Excel.Workbook(_, true)，Excel.Workbook在此处，需要使用each _。
   • 删除 type text，代表第二参数(即函数)返回的数据类型，修改后是返回一个表格，需要删除第三参数。
   • 修改后结果如下：
     

3. 让我们来继续修改，在预览table数据时，发现还只是工作表结构，需要继续获取工作表数据。

   • each Excel.Workbook(_, true)后面再加点东西，先取[Data]列。

   • each Excel.Workbook(_, true)[Data]取Data列的表格，返回一个列表，下一步取第一行。
     

   • each Excel.Workbook(_, true)[Data]{0}，PowerQuery中计数从 0 开始，并非从1开始，这一点与python一样。现在距离我们想要的结果已经很近了。
     

4. 按照常规解法的思路，到了这一步，应该是删除其他列，然后进行展开即可。

5. 让我们来点不一样的，先取[Content]列，然后直接把数据纵向合并

   • 在查询步骤中，点击右键，再点击【插入步骤后】然后再修改公式。
     
   • 在公式后面写上[Content]，返回一个列表。
     
   • 在公式外层再套上Table.Combine。
     

• 进阶写法的优势：整个查询过程中，并没有依赖表格内部数据字段名称，只有公式。在这里感受并不明显，其他许多需求中，若是在查询过程中使用了工作薄文件名、工作表名称、数据字段，要小心这些名称的变更或是新增。

• 进阶的关键知识：看懂公式，尝试做出修改，是进阶路上必须掌握的。

  1. Table.TransformColumns 对表格的某一列循环执行某个动作，并返回相应结果。
  2. Excel.Workbook 解析Excel二进制数据，对[Content]列的每一行执行此动作并返回工作表结构。
  3. 表格的行列索引，知道怎么取，知道会返回什么样的结果，然后对返回的结果如何去处理。这些都是需要去思考的过程，这个过程对于是否了解三大容器的概念并不是那么重要，可以通过实践来进行总结。但这个习惯不能用来学习DAX，有点偏题了。
  4. 接下来的进阶解法，通过行列索引，列表循环函数、列表合并函数来解决。

• Power Query的每一个操作要熟练，因为只有熟练了，才能在面对一个具体问题时形成整体的解决思路，并在哪些功能点不能达到目的时，怎样借助已有功能来生成初步的代码，然后去修改其参数来实现。

• 在练的时候，你可以适当的看一下每个基础操作生成的代码是什么样子的，这个不需要你记，能简单看懂里面大概什么意思就可以了

2.3. 高阶解法：一行搞定，一个查询步骤搞定多文件汇总

  一行并非一次写成，不过是观察到了每一步的结果，然后在外部再套一个函数。

• 具体步骤：

1. 源Source：Folder.Files("E:\A=Project\Other\P=BI\xlsx")
   

2. 文件中的数据都在[Content]列，所以先取[Content]，返回一个列表list。
   Folder.Files("E:\A=Project\Other\P=BI\xlsx")[Content]
   

3. 前面我们使用了Table.TranformColumns来处理[Content]列的每一行，现在使用List.Transforms，同样在处理每一行/元素(单元格)时，使用Excel.Workbook来解析二进制数据，不要忘记true。

   List.Transform(
   	Folder.Files("E:\A=Project\Other\P=BI\xlsx")[Content],
   	each Excel.Workbook(_,true)
   )
   

   

4. 还不是我们想要的，加上{0}[Data] 或 [Data]{0}。

   List.Transform(
   	Folder.Files("E:\A=Project\Other\P=BI\xlsx")[Content],
   	each Excel.Workbook(_,true){0}[Data]
   )
   

   

5. 最后套上Table.Combine，将列表中的表格进行合并。

   Table.Combine(
   	List.Transform(
   		Folder.Files("E:\A=Project\Other\P=BI\xlsx")[Content],
   		each Excel.Workbook(_,true){0}[Data]
   	)
   )
   

   

2.4. 一点细节

1. 如何获取到工作薄文件中的某个工作表？

  细心的朋友们可能会发现了，在常规解法中，并没有筛选Excel工作薄文件中的某一个工作表数据，也就是说这个过程中，其实合并的是所有工作表的数据。

  作者本人使用的示例数据，每一个Excel工作薄文件仅仅有一个工作表，不必担心此问题，但如果遇到多工作表呢？该如何解决？

  看下图，到了解析Excel工作薄展开工作表这一步骤时，没有序号，不过咱们有工作表名称，在这里我们可以工作表名称进行筛选。点击列的右上角即可进行筛选。到了这一步就很难通过筛选第1个工作表的方式来解决问题。

  在进阶解法之后，都是通过{0}来取第一行，即取第一个工作表的数据，要知道咱们在解析Excel工作薄文件时，是在循环函数内部，自然可以直接取第一个工作表。

  如若需要按工作表名称来获取，修改即可：{[Name="Sheet1"]}。

2. 重复行是哪里来的？

  若工作表中的数据被人为的筛选过，PowreQuery会识别出隐藏的数据子集，这一点在解析出工作表结构的时候，容易忽略。

  如何让PQ也忽略掉呢？PQ能识别出来，我们就有办法筛选掉。看下图，除了[Data]列，其他列均显示有区别。

  可是[Data]列真的一样吗？是真的重复吗？来测试，点击第一个Table，然后计算[Data]列中的表格数据有多少行。
  下图可以看到数据的行数是一样的，若不注意此现象，将会导致最终的数据汇总有大量的重复行。

4. 无法访问临时文件
     Excel文件打开状态时，会生成临时文件，临时文件以~$开头，可以根据此特征先筛选剔除掉。PowerQuery在运行过程中会报错
   
   

• 比较粗暴的方法是使用PowerQuery的功能，直接将错误忽略掉。
  自动生成的公式如下：Table.RemoveRowsWithErrors(自定义1, {"Content"})
  

• 或是使用筛选行的方式，将临时文件剔除掉。
  自动生成的公式如下：Table.SelectRows(Source, each not Text.Contains([Name], "~$"))
  

• 最后，也可先关闭文件，临时文件也会被程序自动删除。

4.2 从文件夹中获取csv文本数据

  汇总csv文件与汇总Excel工作薄文件，异曲同工。

• 主要修改如下：
  • Excel.Workbook([Binary],true) → Table.PromoteHeaders( Csv.Document([Binary]) ),
  • Csv.Document函数很多参数，不写能不能行？能行！但有时候很需要这些参数，因为csv的存储格式会有好几种，这时候我们并不确定。我们能做的就是先不写试试，如果解析出来的结果有乱码，那就把参数补进去。
• 参数补充方法：使用PQ获取单个csv文件的数据，会自动生成相关参数，把我们需要的参数复制过来即可。
• PowerQuery的M公式，不是写出来的，是改出来的。

3. 版本建议

  PowerQuery 是自PowerPivot以来，Excel的最佳免费插件。

  Excel2010版、Excel2013版，PowerQuery还只是Excel的插件，需要单独下载并安装。

  Excel2016版开始，PowerQuery作为Excel的内置功能。

  现在已经2024年，最低也建议使用Excel2021版。没有公式提示（语法提示）在使用时是痛苦的。

  使用office365订阅版那就更好不过了。

4. 留点问题

1. 有多层文件夹怎么办？

  若多层文件夹下的是同类型数据，需要汇总在一起，通常需要将文件夹名称添加至数据字段。若是数据中原本就有此字段，那当我没说。

2. 需要提取文件夹的名称或关键词，甚至是工作表名称，然后添加进数据字段，怎么办？

  方法简单，在展开数据时，保留这些文件夹、工作表名称的字段，PQ会自动进行扩展。这在python-numpy里面叫广播。

  另外还可以通过Table.TransformRows将外层的字段直接添加至内层的表格，这将有助于理解：(x)=>x、each _ 的行为。

  随手改公式，不仅能减少操作步骤，还能提升对Power Query函数的熟悉和理解。很多时候，注意观察一下Power Query操作时生成的步骤，是理解函数的用法和发现隐藏参数的一个很好的途径！

  后续的章节，大多围绕修改公式展开 。

文章难免有疏漏，若读者发现某处编辑有误，可评论留言。

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Authors

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