每年我们公司的行政人事部,都会对公司的活动经费进行规划,以及预算审核。
活动经费是指举办活动所需要各种开销的费用。例如组织参加活动的人员经费、场所经费、设备经费等所有针对活动的费用。
为了方便登记、查看、以及打印,他们会将表格制作成如下图的样子。
这样看起来比较直观,部分表哥表姐也喜欢把表格做成这种样式。
但是如果需要
更快速地分析活动经费的分配情况
,将其整理为
一维表
的格式,然后利用数据透视表分析,可能更加合适。
如果你是
Office 365
或 WPS 的话,可以直接使用
Vstack
函数,将不同的数据区域,按照竖直方向进行拼接。
=VSTACK(一月,二月,三月,四月,五月,六月,七月,八月,九月,十月,十一月,十二月)
如果你不是 Office 365,直接使用传统 Excel 函数做法,很难做出来。这时,就需要用到数据整理的利器——
PoweQuery
。
温馨提示:本文会涉及几个简单的 M 函数,不会 M 函数的小伙伴也不用担心,大致有个印象就可以。
PQ 需要 Office2016 及以上版本。M 函数是 PQ 中所使用的函数。
我们事先进行预处理操作,导入表,筛选去掉列中的表头和 null(空)值。
全选数据区域,在【数据】选项卡中,选择【来自表格/区域】-创建表-【确定】,进入 PQ 编辑器。
❷ 单击部门的筛选下三角,取消勾选【部门】和【null】,单击【确定】按钮。
对于多区域的表,利用 PowerQuery,我们可以按照多种形式进行合并,下面我介绍的做法是按照每一行的的方式,进行合并。
利用 Table.ToList,将表中的每一行形成 List。
Table.ToList:将表按行方向形成 List
=Table.ToList(表,each _)
将表中的每一行形成列表,each _ 可以对每一行进行进一步操作。
以下图为例,公式返回的结果中,列表中的每一行,就是表中每行所对应的数据。
List.RemoveNulls:移除列表中的 null
=List.RemoveNulls(列表)
将列表中的 null 值删除掉
我们可以看到每一个 List 之间,三个数据为一组。
所以我们直接利用 List.Split 函数将数据进行拆分处理。
Split 是分开的意思,List.Split 的意思就是将列表按照每 N 个拆开,形成单独的 List。
将每个 List 按行进行转表,这里我们用 Table.FromRows 函数
(
或 Table.FromList
)
。
Table.FromRows:将 list 形成的列表转换为行方向的表
=Table.FromRows(list 形成的列表,转换为表对应的字段)
若第二参数未写,默认的表标题为 Column1,Columns2……
获取标题行,我们可以先用 Table.ColumnNames 获取标题的 List,然后 List.FirstN 取前三个标题。
Table.ColumnNames:获取表中的标题
=Table.ColumnNames(表)
可以获取表中的所有标题,返回一个 List
我们将写好的标题函数贴在,Table.FromRows 函数的第二参数上,此时就已经完成拆分后的转换,最后进行表合并即可。
最后利用 Table.Combine 进行合并,到这里就完成了。
= Table.Combine(
Table.ToList(筛选的行,
each Table.FromRows(List.Split(List.RemoveNulls(_),3),
List.FirstN(Table.ColumnNames(源),3)))
)
Table.Combine:将列表中的多个 Table 表进行合并
= Table.Combine(多个 Table 形成的 List)
上面讲的是按照每一行进行转换合并,那么按照每一列进行合并,这应该怎么做?
其实跟前面也是一样的思路,只不过使用的函数稍微有点变化。
❶ 将表中每一列转换列表(Table.ToColumns),
❷ 移除 null 值(List.Select),
❹ 列表循环(List.Transform),按列转表(Table.FromColumns),
= Table.Combine(List.Transform(
List.Split(
List.Select(Table.ToColumns(筛选的行),
each _{0}<>null),
3),each Table.FromColumns(_,List.FirstN(Table.ColumnNames(源),3))))
本文讲解的是,将间隔相同的多区域表,进行数据合并。
手动复制粘贴
的做法也可以,但是数据更改后,无法自动更新。
利用
Office 365 或 WPS 中的 Vstack 函数
,我们可以将多个区域直接进行竖直方向的拼接。
数据整理,最常用的利器就是 PowerQuery。
利用它,基础的界面操作就可以完成很多整理工作,但是稍微复杂一点点的,就得需要一丢丢 M 函数。