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本文介绍了如何通过百度地图API批量查询地址经纬度的方法。首先需要申请百度API密钥，完成三个基础步骤后，即可使用PowerQuery调用接口进行批量查询。文中详细演示了单个地址的查询过程，并展示了如何构造自定义函数实现批量处理，最终将Excel中的地址数据自动解析为经纬度坐标。该方法可以有效解决大批量地址查询的需求，提高工作效率。

本文介绍了使用PowerQuery实现表间笛卡尔积的操作方法。通过服装产品表和尺码表的案例，详细演示了如何将两个表关联并展开数据，实现产品与尺码的一一对应关系。文章指出，虽然可以进行多表笛卡尔积操作，但建议分步进行以避免系统资源过度消耗，并提供了多表操作的结果示例图。这种方法适用于需要将不同维度的数据进行组合分析的常见场景。

本文介绍了使用PowerQuery和PowerPivot导入和处理商超补充数据的方法。首先通过PowerQuery导入多个Excel文件数据并进行格式转换，强调正确设置格式对建立数据模型关系的重要性。然后指出大数据量应仅建立连接并导入PowerPivot而非Excel，最后说明数据不合并的原则，因为PowerPivot的数据建模性能优于PowerQuery的M语言处理。文章重点在于展示数据导入流程和解释使用PowerPivot进行数据建模的性能优势。

本文介绍了如何利用PowerQuery合并22个店铺约1000万条销售明细数据。操作流程包括：通过"获取文件-文件夹数据"功能导入数据，在PowerQuery中进行合并和清洗，重命名数据列（Excel自动生成相关解析函数）。由于数据量庞大，无法直接导入Excel，因此选择仅建立连接并将数据导入PowerPivot进行分析处理。文中还配有相关操作步骤的示意图。

本文演示了在PowerQuery中批量导入22个商超销售数据文件(约200万条记录)的操作流程。首先通过导入文件夹功能加载数据，随后进行数据合并与转换处理，包括删除无用列、重命名字段和设置数据格式。鉴于数据量庞大，最终选择"仅创建连接和导入到模型"的方式处理数据。文中配有多个操作截图，展示了从初始导入到最终处理的完整过程，为大数据量处理提供了实用参考方案。

本文介绍了一个商超销售数据的导入与清洗案例。数据来源于2018-2020年共3年、22个城市的上千万条销售记录，包含三个主要部分：销售总表（包含订单基本信息）、销售明细表（记录每笔订单中的具体商品信息）以及商品与店铺信息表。与第一个案例相比，本案例的数据处理相对简单，但强调理解数据处理步骤对后续建模的重要性。文章将重点讨论如何获取和操作这三个存在一对多关系的数据表，并完成最终的数据合并工作。

本文介绍了使用Power系列组件处理大规模数据清洗的方法。针对500万条包含姓名和身份证的模拟数据，文章详细讲解了数据清洗流程：首先导入CSV格式数据，通过PowerQuery筛选有效身份证（18位且格式正确），处理无效字符；然后提取出生日期，过滤非中文字符的姓名，并进行姓名拆分（提取姓氏）。整个过程展示了如何处理数据长度、无效字符、逻辑错误等问题，最终得到可用于建模的清洗数据。该方法突破了Excel的处理限制，适用于百万级数据量的清洗工作。

本文介绍了在PowerQuery中以Python脚本作为数据源并进行数据处理的方法。首先在获取数据界面选择Python脚本作为数据源，将脚本复制到指定位置后导入数据。随后通过转换数据进入PowerQuery编辑器，以缺失值处理为例，展示了如何在PowerQuery中调用Python脚本进行邻值填充处理。文中详细说明了Python脚本的执行步骤和转换方法，最终展示了处理后的数据结果，体现了Python在PowerQuery数据处理过程中的应用价值。

本文介绍了在PowerBI中启用Python支持的方法。用户需依次进入"文件->选项与设置->选项"菜单，在其中设置两个关键参数：一是Python的主目录路径，二是Python的集成开发环境(IDE)配置。通过正确配置这两个选项，即可在PowerBI中实现对Python脚本的支持。

本文介绍了Python环境的安装建议。推荐安装3.8或3.9.6版本，避免最新3.10版的兼容性问题。需从官网下载安装包，过程中需勾选添加Python到Path路径。安装完成后，使用pip命令安装常用库，如Numpy和Pandas。文中提供了具体操作步骤和注意事项。

PowerBI支持在PowerQuery中调用Python，但需满足以下条件：1)仅限PowerBI（2020年1月后版本），Excel暂不支持；2)Python最低版本要求3.7.7；3)在线服务仅支持PyPI官方发布的特定版本包（如pandas1.0.1、numpy1.18.4等），而桌面版可支持任意包。在PowerQuery中主要使用Numpy、Pandas和Matplotlib进行数据处理，这些包需预先安装。Excel的PowerQuery目前没有Python调用界面。

本文介绍如何使用PowerBI（2020版及以上）获取Xbox商店应用数据。通过PowerBI Desktop访问Xbox体育类应用页面（https://www.microsoft.com/en-us/store/most-popular/apps/pc?category=sports），利用"添加示例表"功能抓取数据。详细演示了创建自定义函数、参数替换的过程，以及如何通过构建分类表来调用函数获取多类别数据。最终结果以Grid形式展示，此功能为PowerBI独有，Excel暂不支持

本文介绍如何利用PowerQuery从东方财富网获取基金实时净值数据。通过分析网页源代码找到数据接口，虽然数据并非标准JSON格式，但可通过文本解析方式处理。详细演示了从Web访问、文本提取、数据拆分到行列转换的全过程，最终构建可复用的查询函数。该方法支持批量查询多个基金代码，刷新即可获取最新净值，为金融数据分析提供了实用解决方案。（149字）

本文介绍了如何利用PowerQuery批量处理多个Excel请假文件。传统复制粘贴方式效率低下，而PowerQuery提供了一种可重用的解决方案。通过构建自定义函数，将文件路径作为参数，实现自动提取指定表格数据。操作步骤包括：导入单个文件样本、创建二进制参数函数、获取文件夹所有文件、调用自定义函数解析内容，最终合并所有数据。该方法支持动态更新，新增文件后只需刷新即可自动合并，显著提升了HR月度统计工作的效率，适用于各类批量数据处理场景。

本文介绍了PowerQuery中自定义函数的引用方法。通过"添加自定义函数列"功能，用户可以选择数据列并执行自定义函数。文中以简单案例演示了操作流程，展示了执行结果，并预告后续将分享更复杂的应用案例，帮助读者深入理解自定义函数的定义和执行过程。

本文介绍了基于数据结果创建PowerQuery函数的方法。与从零创建不同，该方法需要已有数据字段和值作为基础。以数值乘积为例，演示了导入数据、添加自定义列后，通过高级编辑器修改参数来创建函数的过程。文章指出该方法比从零创建更简单，但并非所有结果集都适用，并预告将介绍自定义函数的执行方式。全文150字，概括了函数创建的核心流程和注意事项。

本文介绍了PowerQuery中自定义函数的两种类型及应用方法。无参数函数结构简单，通过let-in语法定义；有参数函数需在括号内定义变量及数据类型。两种函数都需在高级编辑器中创建，通过特定语法规则构建。无参数函数直接调用测试，有参数函数可执行计算操作。文中提供了具体代码示例和操作图示，并指出实际应用将在后续文章中详解。全文简明扼要地讲解了PowerQuery自定义函数的基础知识和构建方法。

自定义函数在PowerQuery中的重要性在于解决复杂业务场景下单一函数功能不足的问题。通过将多步骤操作合并为自定义函数，可以简化重复性任务并提高效率。虽然自定义函数的学习难度较高，但掌握后能攻克PowerQuery最难的部分。文章将循序渐进地介绍如何构建和执行自定义函数，帮助读者理解其应用价值。

Date.ToText函数用于将日期转换为指定格式的文本。该函数包含三个参数：日期数据、格式文本和区域文化设置。通过示例演示，以"2021-1-1"为例展示了不同格式的输出结果。该函数支持本地化日期格式转换，返回结果为文本类型。

Date.AddYears函数可对日期进行年度加减运算，接收日期和时间类型参数1以及数值类型参数2。通过该函数可方便计算指定日期前/后若干年的日期，如使用Date.AddYears(#date(2021,1,1),-1)即可获取2020年1月1日。函数运算结果返回日期类型值。

Date.AddMonths函数用于对日期进行月份加减运算，接收日期和时间类型参数1（操作日期）及数值类型参数2（加减月份数），返回计算后的日期时间结果。示例：Date.AddMonths(#date(2021,1,1),5)表示在2021年1月1日基础上加5个月，返回2021年6月1日。该函数可实现相对月份的日期计算功能。

Date.FromText函数可将文本转换为日期格式，其参数包括日期文本和本地区域格式。函数执行结果为日期类型，示例展示了将"2021-1-1"文本转换为日期数据的过程。

Date.FromText函数可将文本转换为日期类型，接受两个参数：dateText（需转换的日期文本）和Culture（日期文本的区域格式）。函数返回日期类型结果。示例：源=Date.FromText("2021-1-1")将文本"2021-1-1"转为日期值。该函数适用于不同格式的日期文本转换需求。

Date.DaysInMonth函数用于获取指定月份的天数，它接收一个日期类型参数。示例中通过Date.DaysInMonth(#date(2021,1,1))调用，返回2021年1月共有31天的结果。该函数简单实用，可帮助快速计算某个月份的总天数。

Date.DayOfYear函数用于获取指定日期在一年中的天数序号。该函数接收一个日期类型参数，返回数值结果。例如，Date.DayOfYear(#date(2021,1,1))将返回1，表示2021年1月1日是当年的第1天。函数语法为Date.DayOfYear(Date as DateTime)，能快速计算任意日期在一年中的位置。

Date.DayOfWeek函数用于获取指定日期所处的星期几。该函数包含两个参数：第一个参数为日期类型，指定要查询的日期；第二个参数为数值类型（0-6），用于设置一周的第一天。函数返回值为数值类型，表示该日期是星期几。示例显示2021年1月1日使用该函数的结果。该函数可帮助开发者快速获取日期的星期信息，适用于日期处理和计算场景。

PowerQuery提供了丰富的日期时间处理函数，主要包括：日期提取类（Day/DayofWeek/DayofYear/DayofMonth/DayofQuarter）、日期计算类（AddDays/AddMonths/AddWeeks/AddYears）、日期转换类（FromText/ToText/ToRecord）和特殊日期获取类（StartofMonth/EndOfMonth/LocalNow）。其中Date.Day函数用于提取日期中的"日"部分，语法为Date.Day(日期)，返回

Splitter.SplitTextByPositions函数通过指定位置分割文本。示例代码中，参数{0,6,14}表示在第0、6、14个字符处分割，False表示从开头分割。执行结果会将字符串"360203201102011238"分割为三部分。函数返回分割后的列表，适用于需要按固定位置拆分字符串的场景。这种分割方式在处理格式化数据时非常实用。

Splitter.SplitTextByRepeatedLengths函数用于按指定长度分割文本，包含两个参数：分割长度（数值）和开始位置（布尔值）。True表示从末尾分割，False表示从开头分割。示例中设置长度4，从开头分割字符串"360203201102011238"，结果获取前4个字符"3602"。

该摘要介绍了Splitter.SplitTextByLengths函数的功能及参数用法。函数通过指定长度列表和起始位置（头/尾）来分割文本。示例中，使用长度列表{4,6,4}和False参数（从头开始分割），对字符串"360203201102011238"进行分割，结果将文本按4、6、4的字符长度分段获取数据。

摘要：Splitter.SplitTextByEachDelimiter函数通过指定分隔符列表（如逗号、句点、连字符等）进行文本分割。该函数接收两个参数：分隔符列表和分割方式枚举值，返回一个函数类型结果。示例中，使用该函数对"张三,李四.王五-赵六"进行分割，结果将按指定分隔符拆分文本。函数适用于需要多重分隔符的文本处理场景，提供灵活的字符串分割功能。

Splitter.SplitTextByDelimiter函数通过指定分隔符实现文本分割功能，包含两个参数：字符型分隔符和枚举型分割方式。该函数返回一个函数类型，支持使用分隔符列表进行数据拆分。示例代码展示了如何使用逗号分隔符对"张三,李四,王五,赵六"字符串进行分割操作，其中QuoteStyle.None表示不处理引号内容。函数执行结果如图7.247所示。

Combiner.CombineTextByEachDelimiter函数通过分隔符列表实现文本合并，包含两个参数：分隔符列表(delimiteraslist)和合并样式(quotastyeasquotastyle)。该函数返回函数类型结果，需配合输入参数使用。示例代码展示了如何使用该函数，将{"张三","李四","王五","赵六"}列表按{",",".","-"}分隔

合并函数返回函数类型，需与Table方法配合使用。典型函数如CombineTextByDelimiter，通过分隔符合并文本，接受分隔符参数和样式选项。使用时需传入列表参数，如CombineTextByDelimiter(",",None)({"张三","李四","王五"})，输出"张三,李四,王五"。这类函数主要应用于数据转换场景，其函数类型特性要求二次调用才能获取最终结果。

Uri.Combine函数用于合并基础URL和相对地址，生成完整URL。示例中，Uri.BuildQueryString将表格数据转为查询字符串，再通过Uri.Combine与基础URL"http://www.booming.one"合并，最终生成带查询参数的完整URL地址。该功能适用于构建包含动态参数的网页链接。

PowerQuery中的URL处理函数主要包括四个：Uri.BuildQueryString（基于记录构建URL参数）、Url.Combine（连接基础URL和相对URL）、Uri.EscapeDataString（特殊字符编码）和Uri.Parts（获取URL访问结果）。文章重点介绍了Uri.BuildQueryString的使用方法，该函数通过记录类型参数构建URL查询字符串，并以表格数据为例展示了函数执行结果。这些函数主要用于网页连接的构建和信息获取。

Table.Transpose函数用于实现表数据的行列互换，包含两个参数：表数据和列名。该函数将行转为列，列转为行，输出结果仍为表类型。示例中，源表包含3行2列数据，经转换后变为2行3列结构，实现了行列对调功能。该函数适用于需要转换数据维度的场景，如数据透视等操作。

Table.Sort函数用于表格数据排序，包含两个参数：待排序的表数据和排序规则。示例展示了如何对包含学号、姓名、性别字段的表格按学号升序排序。原始数据为未排序的学生信息，函数处理后返回按学号从小到大排列的有序表格。该函数支持自定义排序规则，适用于各种表格数据处理需求。

Table.Skip函数用于跳过表格中的指定行数据，支持两种方式：1）数值型参数跳过固定行数（如Table.Skip(源,2)跳过前2行）；2）条件型参数跳过满足条件的连续行（如Table.Skip(源,each[学号]<1003)跳过学号小于1003的行）。该函数返回处理后的新表，适用于数据筛选场景。示例展示了包含学号、姓名、性别的学生表，分别演示了两种参数类型的应用效果。

Table.SelectRows函数用于基于条件筛选表中的数据。该函数包含两个参数：表数据（tableastable）和条件函数（conditionasfunction）。通过条件函数指定筛选规则，如案例中筛选性别为"女"的学生记录。示例代码展示了如何从包含学号、姓名和性别的学生表中，筛选出所有女生记录。该函数返回符合条件的新表，原始数据保持不变，是数据处理中常用的筛选方法。