用Power Query删除字段名中的多余字符

最新推荐文章于 2024-05-30 07:00:00 发布
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分类专栏： power BI 文章标签： 数据分析
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本文介绍了如何使用Power Query删除字段名中间的多余空格，通过转置、自定义列和公式操作，实现数据清洗。步骤包括将标题转为第一行、自定义列进行分列和连接，最后删除多余列，调整顺序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


提到字符型数据的清洗方法，相信不少朋友会想到Trim函数，很多编程语言中也会有Trim或类Trim方法。

先简单介绍一下Trim：该函数可移除字符串两侧的空白字符或其他预定义字符，但仅能删除开头或结尾的字符，不能删除中间部分的字符。所以本文将会介绍一种利用Power Query删除字段名中间多余字符的方法（以空格为例）。

1示例#

file

从Power Query自动生成的代码中可以看到，该表的字段名中间确实有或多或少的空格。

2步骤详解

（不想看过程的朋友可直接跳到下一部分“步骤整合”）

Step1：首先，如图所示，点击“将标题作为第一行”，再点击“转置”：

file

“转置”后结果如下：

file

Step2：接下来，点击“自定义列”，按顺序生成三个自定义列：

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### 如何在 Power Query 中删除指定单元格的数据 在 Power Query 中，可以通过多种方法实现删除特定单元格中的数据。以下是几种常见的处理方式： #### 方法一：通过条件过滤删除指定单元格的数据 如果目标是删除某些满足特定条件的单元格内容，则可以利用 **"添加列" -> "自定义列"** 的功能来创建一个新的逻辑判断列，并基于此修改原始数据。 假设需要删除某一列为 `0` 或为空白的内容： ```m let Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("i45WclTSUTIyBkMjAyVDQVYzNjcC", BinaryEncoding.Base64), Compression.Deflate)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in {_t}), #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Column1", Int64.Type}}), CustomCondition = Table.AddColumn(#"Changed Type", "Custom", each if [Column1] = 0 or [Column1] = null then null else [Column1]), RemoveOriginal = Table.RemoveColumns(CustomCondition,{"Column1"}), RenameNewCol = Table.RenameColumns(RemoveOriginal, {{"Custom", "Column1"}}) in RenameNewCol ``` 以上代码实现了将原表中等于零或空白的值替换为 `null`[^3]。 --- #### 方法二：使用 M 脚本手动设置空值 对于更复杂的场景，可以直接编写 M 查询脚本来定位并清除符合条件的单元格。例如，在某列找到所有负数值并将它们置为空值： ```m let Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Table1"]}[Content], ReplaceNegativesWithNulls = Table.ReplaceValue( Source, (x) => x["Sales"] < 0, null, Replacer.ReplaceValue, {"Sales"} ) in ReplaceNegativesWithNulls ``` 这段代码会把 `"Sales"` 列中小于零的所有记录替换成 `null` 值[^4]。 --- #### 方法三：借助 UI 图形化界面完成简单操作 除了编程手段外，还可以依靠图形化的交互流程快速达成目的。比如要移除某个具体位置上的异常点（如错误标记 Error），只需按照以下步骤执行即可： 1. 打开 Power Query 编辑器； 2. 右键点击对应的字段名； 3. 在弹出菜单里选取「删除错误」选项； 这一步骤能够有效清理掉那些无法正常解析成预期类型的项目[^1]。 另外需要注意的是，当面对含有额外多余空隙的文字型资料时，可运用内置函数 `Text.Trim()` 来消除不必要的前后缀空白字符[^2]。 --- ### 总结 综上所述，无论是采用高级定制化方案还是基础直观的操作模式，都可以灵活应对不同需求下的单元格数据剔除工作。选择最适合当前情境的方式实施调整吧！
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