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掌握这个M函数，轻松利用PowerQuery批量处理多列数据

PowerBI星球 · 公众号 · · 2024-04-07 11:54

正文

在PowerQuery处理数据时，很多场景是通过添加自定义列来实现的，不过如果你需要的是转换表中的某一列或者多列，并不需要添加自定义列再删除原有列，还可以在原表的基础上一次性实现。

这里要用到的M函数是Table.TransformColumns，该函数返回对原表的指定列转换后的表。

先来看一下这个函数的语法：

Table.TransformColumns(

要转换的表，

对指定列执行操作的列表，

对除第二参数的其他列的转换，//可选

缺失字段处理 //可选

）

下面通过一个简单的数据处理为例，来看看这个函数的主要用法。

这是模拟的一个表，有5列，第一个是类别，其他4列是4个指标数据：

如果想对类别列添加个前缀“产品”，使用自定义列的方式也很简单，这里我们不用添加列的方式，而是直接对这个表操作，添加步骤，在编辑栏输入：

= Table.TransformColumns(

源,

{"类别",each "产品"&_}

)

这样第一列的每行的字符前面都添加上了“产品”字符。

如果不仅打算为第一列添加前缀，还想让第二行指标1的数据乘以100，可以这样写：

= Table.TransformColumns(

源,

{{"类别",each "产品"&_},{"指标1",each _*100}}

)

这样就一次性处理了两列：

如果不仅是指标1，而是除类别列以外的4个指标列都乘以100，就可以用到第三个参数，这样写更简单：

= Table.TransformColumns(

源,

{"类别",each "产品"&_},

each _*100

)

这样就一次性把所有的列都转换好了：

如果在公式中输入表中不存在的列名，将会报错，比如你把“类别”错写成了“名称”，它将会报错并提示：找不到表的"名称"列：

输入公式时最好仔细检查，不过如果输入的并没有错，但是之后刷新时数据源的列名被更改了，也会导致报错，如果不想出现报错的情况，就可以利用Table.TransformColumns的第四参数来规避。

第四参数可以用下面两个值：

MissingField.UseNull：为不存在的列创建一个空值列

MissingField.Ignore：忽略不存在的列，其他列正常操作

对于上面的情况，可以写入第四参数忽略不存在的列：

= Table.TransformColumns(

源,

{{"名称",each "产品"&_},{"指标1",each _*100}},

null,

MissingField.Ignore

)

如果你想对某些特定列执行同样的操作，除了将这些列按照上面的方式一个个写出来，还可以结合List.Transform函数更快捷地实现。

假如打算对指标1、指标3、指标4这三列分别乘以100，可以先创建个这三个列名的列表，命名为指标：

然后添加步骤输入公式：

= Table.TransformColumns(

源,

List.Transform(指标, each {_, each _*100})

)

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