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图解教学：结合440多幅示意图进行讲解，并用导向箭头将操作流程标注在图上，帮助读者高效、直观地学习。
案例教
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| 內容簡介： |
《Power Query数据智能整理从入门到进阶》结合多个典型实操案例，全面、系统地介绍Power Query for Microsoft Excel数据智能整理的相关知识，可以帮助读者掌握其强大的数据操控力，从而轻松完成商务、办公和科研等领域的数据智能整理任务。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》从基础入门、数据传输和数据整理3个方面进行讲解，既能带领零基础入门人员快速跨入Power Query数据智能整理的大门，又能帮助职场中的相关从业人员进阶提升，从而提高工作效率。
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《Power Query数据智能整理从入门到进阶》内容丰富，通俗易懂，实例典型，实用性强，非常适合零基础Power Query入门读者阅读，也适合需要提高数据整理水平的从业人员阅读，还适合大中专院校和相关培训机构作为教材。
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| 關於作者： |
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侯翔宇，Maxwell） 毕业于英国爱丁堡大学和华北电力大学（北京），分别就读电力电子专业和电气工程专业。有多年的百亿级大型工程项目管理经验，以及教学与企业内训经验。持有PMP、PRINCE2、MOS和MCP等认证证书。曾负责中西非和东南亚地区“一带一路”国际电力EPC项目管理工作。运营数据分析与可视化账号，以视频和图文等方式分享Excel与Power BI等相关知识。录制了《经济学人图表设计制作》系列教学视频，编写并出版了《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》和《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》等技术图书。
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| 目錄：
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第1篇 基础入门
第1章 Power Query简介 2
1.1 Power Query是什么 2
1.2 Power Query数据处理范例展示 4
1.2.1 数据获取范例 4
1.2.2 数据汇总范例 5
1.2.3 数据清洗范例 6
1.2.4 数据拆分与合并范例 7
1.2.5 数据查询匹配范例 9
1.2.6 数据整理范例 9
1.2.7 数据统计范例 10
1.2.8 小结 11
1.3 Power Query和Power BI发展简史 12
1.4 Power Query的特点 13
1.4.1 查询可复用 13
1.4.2 功能多而全 14
1.4.3 处理大数据 15
1.4.4 学习成本低 18
1.4.5 配套已完善 19
1.5 Power Query的运行环境 19
1.6 Power Query的版本选择 20
1.7 本章小结 21
第2章 Power Query的工作流程 22
2.1 工作流程简介 22
2.2 Power Query工作流程案例演示 23
2.3 本章小结 30
第3章 Power Query的操作界面 31
3.1 Power Query的启动方式 31
3.1.1 在Excel中启动Power Query 31
3.1.2 在Power BI Desktop中启动Power Query 33
3.1.3 显示语言的切换 35
3.2 菜单栏 35
3.2.1 菜单栏概览 35
3.2.2 Power Query与Excel菜单栏对比 36
3.3 查询管理栏 38
3.4 公式编辑区 38
3.4.1 公式编辑栏 39
3.4.2 高级编辑器 40
3.5 查询设置栏 41
3.5.1 属性 41
3.5.2 应用的步骤 42
3.5.3 开始和关闭“查询设置”面板 43
3.6 数据预览区 44
3.6.1 数据预览区概览 44
3.6.2 数据预览功能 46
3.7 软件状态栏 47
3.7.1 顶部状态栏 47
3.7.2 底部状态栏 49
3.8 “视图”选项卡 49
3.8.1 等宽字体 50
3.8.2 显示空白 51
3.8.3 列质量 52
3.8.4 列分发 53
3.8.5 列配置文件 54
3.9 本章小结 56
第2篇 数据传输
第4章 数据导入 58
4.1 Power Query支持的数据导入方式 58
4.1.1 Power Query for Excel的数据导入方式 58
4.1.2 Power Query for Power BI Desktop的数据导入方式 58
4.2 从表格/区域导入数据 60
4.2.1 来自表格/区域1：导入超级表数据 60
4.2.2 来自表格/区域2：导入区域表数据 61
4.2.3 来自表格/区域3：导入普通单元格区域数据 63
4.3 从当前工作簿中导入数据 64
4.3.1 使用Excel.CurrentWorkbook函数 64
4.3.2 使用Excel.CurrentWorkbook函数汇总表格数据 65
4.3.3 小结 68
4.4 从工作簿中导入数据 68
4.4.1 使用“从工作簿”模式导入表格数据 69
4.4.2 案例：使用“从工作簿”模式汇总单工作簿中的多个工作表数据 72
4.5 从文本/CSV文件中导入数据 76
4.5.1 从CSV文件中导入数据 77
4.5.2 从文本文件中导入数据 80
4.5.3 导入CSV文件可能出现的问题及其解决方法 81
4.6 从文件夹中导入数据 83
4.6.1 组合模式 83
4.6.2 转换模式 94
4.7 空查询 98
4.7.1 什么是空查询 98
4.7.2 使用空查询功能获取M函数的帮助 99
4.7.3 使用空查询功能获取所有的M函数清单 100
4.8 从网站导入数据 101
4.8.1 目标网页包含标记表 101
4.8.2 目标网页不包含标记表 103
4.8.3 “使用示例添加表”功能获取网页中的数据 107
4.8.4 案例：批量提取并汇总连续页面中的表格数据 110
4.9 从JSON和XML文件中导入数据 114
4.9.1 从JSON文件中导入数据 115
4.9.2 从XML文件中导入数据 116
4.10 本章小结 118
第5章 数据导出 119
5.1 关闭并上载模式 119
5.1.1 默认的数据导出模式 119
5.1.2 通过关闭Power Query编辑器触发数据导出功能 120
5.2 关闭并上载至模式 121
5.2.1 导出至工作表 122
5.2.2 导出至数据透视表/图 122
5.2.3 仅创建连接 123
5.3 修改默认的“关闭并上载”模式 124
5.3.1 为什么要修改默认的数据导出模式 124
5.3.2 如何修改默认的数据导出模式 125
5.4 Power BI Desktop中的数据上载 126
5.5 本章小结 126
第6章 查询管理 127
6.1 内部查询管理 127
6.1.1 复制和引用查询 127
6.1.2 查询分组管理和移动 129
6.1.3 查询重命名 132
6.2 外部查询管理 132
6.2.1 “查询&连接”面板 133
6.2.2 加载到 134
6.2.3 查询编辑 134
6.2.4 显示预览 135
6.2.5 导出连接文件 136
6.3 本章小结 137
第3篇 数据整理
第7章 表级运算 140
7.1 表级数据读取和类型转换 140
7.1.1 三大数据容器及其嵌套 140
7.1.2 表级数据读取 142
7.1.3 表级类型转换 144
7.2 追加查询 148
7.2.1 追加查询的基本操作 148
7.2.2 使用追加查询功能校正表格列字段的顺序 151
7.2.3 存在冗余和缺失列的数据追加合并 153
7.2.4 列名称不规范的数据追加合并 155
7.2.5 不带背景信息的数据追加合并 156
7.3 合并查询 157
7.3.1 合并查询的基本操作 157
7.3.2 查询问题的4种基本模式 159
7.3.3 合并查询的6种联接方式 163
7.3.4 案例：标准化列标题追加数据汇总 171
7.3.5 合并查询的高级功能：模糊匹配 175
7.4 本章小结 180
第8章 调整行与列的结构 181
8.1 移动行与列 181
8.1.1 多条件排序 181
8.1.2 反转行 184
8.1.3 标题升级与降级 187
8.1.4 移动列 188
8.2 保留行与列 191
8.2.1 保留行 191
8.2.2 高级筛选功能 194
8.2.3 选择列 201
8.3 删除行与列 202
8.3.1 删除行 202
8.3.2 删除列 208
8.4 本章小结 210
第9章 添加列 211
9.1 “添加列”选项卡 211
9.1.1 “添加列”选项卡的功能分布 211
9.1.2 “添加列”选项卡与“转换”选项卡的关系 212
9.2 添加列的6大核心功能 213
9.2.1 重复列 213
9.2.2 索引列 214
9.2.3 条件列 217
9.2.4 示例中的列 221
9.2.5 调用自定义函数 225
9.2.6 自定义列 229
9.3 本章小结 244
第10章 调整数据表的结构 246
10.1 转置表格 246
10.1.1 转置的基本操作 246
10.1.2 “转置”功能信息缺失问题 247
10.2 逆透视列 248
10.2.1 什么是逆透视列 248
10.2.2 什么是一维表和二维表 249
10.2.3 逆透视列的基本操作 250
10.2.4 逆透视列的运行原理及其重要特性 251
10.2.5 逆透视列3种模式的差异 254
10.2.6 逆透视列应用案例 257
10.3 透视列 258
10.3.1 什么是透视列 259
10.3.2 透视列的基本操作 259
10.3.3 透视列的主要参数 260
10.3.4 透视列的运行原理 262
10.3.5 透视列的重要特性 264
10.3.6 透视列应用案例 265
10.4 结构化列 267
10.4.1 展开 268
10.4.2 聚合 271
10.4.3 提取值 273
10.4.4 创建数据类型 274
10.5 分组依据 275
10.5.1 什么是分组依据 275
10.5.2 分组依据的基本操作 276
10.5.3 分组依据的主要参数 277
10.5.4 分组依据的运行原理 279
10.5.5 分组依据的重要特性 281
10.5.6 分组依据应用案例 282
10.6 本章小结 283
第11章 修改数据表的内容 284
11.1 数据类型转换 284
11.1.1 Power Query中的数据类型 284
11.1.2 自动检测数据类型 286
11.1.3 半自动检测数据类型 286
11.1.4 关闭“自动检测数据类型”功能 287
11.1.5 手动设置数据类型 288
11.1.6 使用“数据类型转换”命令规范数据 290
11.2 常规功能 292
11.2.1 重命名 292
11.2.2 替换 292
11.2.3 填充 296
11.3 数值运算 297
11.3.1 统计运算 297
11.3.2 标准运算 298
11.3.3 科学记数运算 302
11.3.4 三角函数、舍入、信息运算 305
11.3.5 日期 307
11.3.6 本地时间 312
11.3.7 持续时间 313
11.3.8 数值运算汇总速查表 315
11.4 文本运算 318
11.4.1 格式运算 318
11.4.2 提取列运算 320
11.4.3 拆分列运算 324
11.4.4 合并列运算 329
11.4.5 分析运算 329
11.5 本章小结 331
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Power Query是微软Power BI商业分析软件中的一个数据获取与处理工具。它也是Excel的一个内置插件，最早内置于Excel 2010版中，从Excel 2016版开始默认常驻菜单栏，用户不需要进行任何安装和设置便可使用，可谓触手可及，非常便利。有了Power Query，便可轻松完成原本需要通过复杂公式或VBA处理的数据整理工作。它可以通过规范Excel中的数据来增强商业智能分析能力，从而提高用户的自助服务体验。
作为新一代数据处理工具，Power Query在Excel的基础上对数据获取、清洗和整理等功能都进行了强化与升级，从而能够更快地处理更大规模的数据集。它提供更加丰富、功能强大的命令，而且有专属的M函数来处理复杂的数据应用。它的操作方法与Excel类似，使用难度与Excel菜单命令相当，大部分操作都基于可视化界面，上手非常轻松。
一直以来，出版一套系统介绍Power Query数据智能处理方面的图书是笔者的一个心愿。2023年，笔者编写的《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》和《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》终于出版，上市后获得了很多读者的一致好评。如今，《Power Query数据智能整理从入门到进阶》也付梓在望，笔者多年的心愿即将实现，内心自然是激动的。这3本书全面、系统、深入地总结了笔者在多年的Power Query教学培训、课程开发和问题解答中积累的大量经验，给读者呈现了一套完整的Power Query数据智能处理知识体系，相信可以给即将踏上Power Query学习之路的人或正走在Power Query学习之路上的人极大的帮助，让他们少花点时间、少走点弯路就能学到更全面、更核心、更深入的Power Query数据智能处理知识。笔者写作时没有藏着掖着，而是将所学知识毫无保留地倾囊相授，全部呈现给读者。相信有了这3本书的助力，读者学习起来会比较顺利，再也不会像笔者当年学习时磕磕绊绊、困难重重。
在本书中，笔者将带领读者探秘Power Query数据智能整理的相关知识，帮助读者了解Power Query的前世今生，学习其丰富的数据整理命令，掌握其高效的数据整理功能，从而解决生活和工作中碰到的各种数据整理问题。
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本书内容
第1篇 基础入门
本篇包括第1～3章。第1章介绍Power Query的功能、特点、运行环境和版本选择等相关知识；第2章介绍Power Query的工作流程并给出案例演示；第3章介绍Power Query的操作界面等相关知识。通过阅读本篇内容，读者可以系统地了解Power Query的基础入门知识，为后续的进阶学习打好基础。
第2篇 数据传输
本篇包括第4～6章。第4章介绍数据导入的相关知识，包括从表格/区域导入、从当前工作簿中导入、从工作簿中导入、从文本文件和CSV文件中导入、从文件夹中导入、从网站导入、从JSON和XML格式的文件中导入等；第5章介绍数据导出的相关知识，包括关闭并上载模式、关闭并上载至模式、修改默认的“关闭并上载”模式、Power BI Desktop中的数据上载等；第6章介绍查询管理的相关知识，包括内部查询管理和外部查询管理等。通过阅读本篇内容，读者可以系统地掌握Power Query数据传输的相关知识，为后续的数据智能整理做好准备。
第3篇 数据整理
本篇包括第7～11章。第7章介绍表级运算的相关知识，包括表级数据读取和类型转换、追加查询、合并查询等；第8章介绍如何调整行与列的结构，包括移动行与列、保留行与列、删除行与列等；第9章介绍如何添加列，包括“添加列”选项卡、添加列的6大核心功能等；第10章介绍如何调整数据表的结构，包括转置表格、逆透视列、透视列、结构化列、分组依据等；第11章介绍如何修改数据表的内容，包括数据类型转换、重命名、替换、填充、数值运算、文本运算等。通过阅读本篇内容，读者可以系统地掌握Power Query数据智能整理的相关知识。
读者对象
? 零基础学习Power Query数据整理的入门人员；
? 需要提升Power Query数据整理水平的从业人员；
? 人力资源、财务管理、会计和税务等相关从业人员；
? 产品、运营和经营决策等相关从业人员；
? 数据分析与可视化等相关从业人员；
? 与数据汇总、整理和分析有关的人员；
? Excel与Power BI技术爱好者和发烧友；
? 相关培训机构的学员；
? 大中专院校相关专业的学生。
本书约定
本书在内容编写和组织上有以下惯例和约定，了解这些惯例和约定对读者更好地阅读与理解本书内容有很大的帮助。
? 软件版本：本书采用Windows系统下的Microsoft Excel 365中文版写作。虽然其操作界面和早期版本的Excel有所不同，但是差别并不大，书中介绍的大多数操作和命令均可在其他版本的Excel中使用，也可以在Power BI Desktop及其他版本的Power Query编辑器中使用。
? 菜单命令：Power Query编辑器类似于Excel软件，其大量功能是通过命令实现的，其功能按钮在软件界面上部的菜单栏中进行了层级划分，分为选项卡、分组和命令三个层级。其中，开始、转换、添加列、视图等被称为选项卡，功能类似的按钮集中形成分组，如常规组和文本列组等，读者可以据此快速找到按钮所在位置。
? 特色段落：本书中有大量的特色段落，主要有说明、注意和技巧3种。其中：“说明”是对正文内容进行的一些细节补充；“注意”是对常见错误进行的提示；“技巧”是对常规功能的特殊使用方式进行的补充。这些特色段落是笔者多年积累的知识、经验和思考的结晶，可以帮助读者更好地阅读本书。
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本书涉及的案例文件等配套资源有两种获取方式：一是关注微信公众号（见书），回复数字“42”获取下载链接；二是在清华大学出版社网站上搜索到本书，然后在本书页面上找到“资源下载”栏目，单击“网络资源”按钮进行下载。
另外，笔者在哔哩哔哩平台（B站）和微信公众号上都设有Power Query和Power BI栏目，栏目中提供了大量的拓展学习资料，包括教学视频、进阶教程、Power Query操作案例、M函数大全和应用案例等，读者可以在本书配套资源的说明文件中找到这些学习资料的获取方式。
售后服务
虽然笔者在本书的编写过程中力求完美，但是限于学识和能力水平，书中可能还有疏漏与不当之处，敬请读者朋友批评、指正。读者在阅读本书时若有疑问，可以发电子邮件到bookservice2008@163.com获得帮助，也可以加入“麦克斯威儿Power Query学习交流群”获得帮助，群号可在本书配套资源的说明文件中找到。
侯翔宇
2025年3月
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