Power Query For Excel 讓工作化繁為簡（簡體書）

本書共6章，採用由淺入深、理論與實戰相結合的方式，從操作和代碼兩個層面講述Excel新的數據分析利器―Power Query的使用。第1章～第4章講解Power Query在Excel中的可視化界面的操作，讓用戶可以輕鬆入門；第5章～第6章，從Power Query的本質―M語言函數式編程角度，講解M代碼的編寫規則，通過編程來完成更高級的數據處理任務
本書適合有一定Excel基礎的讀者，或者需要實現數據處理自動化的讀者。同時，本書也適合從事財務、統計、倉管、數據分析、電商等工作的讀者學習使用。

曾賢志，Office培訓講師，51CTO學院金牌講師，“我要自學網”專家講師。具有十三年培訓經驗，擅長Excel函數、VBA、SQL、Power Query等技術的應用。

第 1章 Power Query介紹 1
1.1 Power Query的作用 1
1.2 Power Query數據流向 1
1.3 Power Query的優勢 2
1.4 Power Query安裝 2
1.4.1 Power Query安裝環境需求 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 5
2.1 Power Query查詢編輯器的啟動及查詢表數據的上載 5
2.1.1 查詢編輯器的啟動 5
2.1.2 查詢表數據的上載 6
2.2 Power Query查詢編輯器界面介紹 8
2.2.1 功能區簡介 8
2.2.2 Power Query查詢編輯器中表的設置 10
第3章 Power Query操作 14
3.1 常見獲取數據的方式 14
3.1.1 從Excel文件導入數據 15
3.1.2 從CSV文件導入數據 16
3.1.3 從文本文件導入數據 18
3.1.4 從文件夾導入數據 19
3.1.5 從數據庫(SQL Server)導入數據 21
3.1.6 從Web(網頁)導入數據 23
3.2 列相關操作 25
3.2.1 選擇列 25
3.2.2 移動列 26
3.2.3 複製列 27
3.2.4 添加列 28
3.2.5 刪除列 34
3.3 行相關操作 35
3.3.1 選擇行 35
3.3.2 移動行 35
3.3.3 複製行 37
3.3.4 添加行 37
3.3.5 刪除行 37
3.3.6 標題與第 一行的轉換 46
3.4 任意列數據處理 48
3.4.1 列重命名 48
3.4.2 數據類型 48
3.4.3 數據替換 51
3.4.4 數據填充 54
3.4.5 透視列 55
3.4.6 逆透視列 57
3.4.7 轉換為列表(深化) 59
3.5 文本列數據處理 60
3.5.1 格式整理 60
3.5.2 數據提取 63
3.5.3 合併列 73
3.5.4 分析 74
3.5.5 拆分列 76
3.6 數字列數據處理 80
3.6.1 統計信息(匯總方式) 80
3.6.2 標準型(算術運算) 82
3.6.3 科學型 84
3.6.4 三角函數 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 持續時間 103
3.8 結構化列 109
3.8.1 Power Query查詢表結構 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 轉置 119
3.9.2 分組依據 119
3.9.3 表的合併 122
第4章 Power Query示例應用 130
4.1 查詢應用 130
4.1.1 多條件查詢 130
4.1.2 多列查詢 132
4.1.3 指定數據範圍查詢(合併查詢法) 135
4.1.4 指定數據範圍查詢(篩選法) 139
4.1.5 文本字符模糊查詢 142
4.2 統計應用 145
4.2.1 二維表的條件匯總 145
4.2.2 分類統計最大值 147
4.2.3 統計應用1(按戶主統計各家庭男女人數) 150
4.2.4 統計應用2(提取最後付款月份) 153
4.2.5 統計應用3(提取每個人的最高分及對應科目) 155
4.2.6 經典中式排名 158
4.3 合併拆分應用 162
4.3.1 拆分文本應用 162
4.3.2 合併文本應用 164
4.3.3 拆分重複單號記錄 165
4.3.4 工資條製作 167
4.4 提取應用 171
4.4.1 提取應用1(根據身份證號查詢籍貫) 171
4.4.2 提取應用2(根據身份證號計算年齡) 173
4.4.3 提取應用3(根據身份證號判斷性別) 176
4.4.4 提取應用4(地址提取) 178
4.4.5 提取應用5(編號與供應商) 181
4.4.6 識別路徑(Power Query法) 183
4.4.7 識別路徑(函數法) 186
4.5 時間、日期應用 188
4.5.1 時間應用(通話時間統計) 188
4.5.2 時間應用(根據時長計算課酬金額) 191
4.5.3 日期應用(統計當月每週的最低搜索人氣記錄) 193
4.5.4 日期應用(未來7天即將過生日提醒) 197
4.6 數據獲取應用 199
4.6.1 多工作表數據合併 199
4.6.2 多工作簿數據合併 204
4.6.3 多CSV文件合併 209
4.6.4 Web數據處理(網頁數據獲取查詢) 214
第5章 M語言基礎 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 數據類型詳解 226
5.1.7 錯誤處理 231
5.2 M函數 232
5.2.1 內置函數 233
5.2.2 自定義函數 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 258
5.4.1 常用Table表函數 259
5.4.2 常用Record記錄函數 275
5.4.3 常用List列表函數 283
5.4.4 常用Text文本函數 297
5.4.5 合併器與拆分器 317
第6章 M語言實戰應用 321
6.1 基礎應用 321
6.1.1 拆分、匯總文本列數據 321
6.1.2 根據成績進行等級判斷 322
6.1.3 多分隔符拆分數據到行 322
6.1.4 合併列數據 323
6.1.5 匯總多列數據 324
6.1.6 計算文本字符串中的人數 325
6.1.7 多列篩選應用 325
6.1.8 行方向去重處理 326
6.1.9 匯總業績並製作條形圖 326
6.1.10 統計各季度均為優秀員工的人員 327
6.1.11 合併提取各列不重複值 328
6.1.12 “九九乘法表”製作 329
6.1.13 合併編號範圍 329
6.1.14 擴展編號範圍 330
6.1.15 單列轉多行多列 331
6.1.16 提取中文名、英文名 332
6.1.17 投票統計匯總 332
6.1.18 各行數據各自排序 333
6.1.19 工資條製作 333
6.1.20 分組篩選統計高於平均分的記錄 335
6.1.21 美式分組排名 335
6.1.22 中式分組排名 336
6.1.23 統計每個人第 一名的次數 337
6.2 進階應用 338
6.2.1 行方向的數據匯總 338
6.2.2 整理單列中的姓名、分數為兩列 339
6.2.3 整理單列數據為規範表格 339
6.2.4 統計篩選各年總分最高記錄 340
6.2.5 分析統計與指定人員同時值班的人員值班次數 341
6.2.6 拆分整理單列數據 342
6.2.7 整理快遞信息數據 343