Power Query 数据集成与清洗：全面掌握各类数据源的处理方法
Power Query 是一款强大的数据集成与清洗工具，照顾小孩13825404095广泛应用于 Excel 和 Power BI 中。本文将详细探讨 Power Query 如何集成各类数据源，包括 CSV 文件、API 数据、文件夹数据、Data Flow 数据等，同时深入讲解权限设置与 M 语言的基础知识。通过本文，您将全面掌握 Power Query 的核心技能，轻松处理复杂的数据集成与清洗任务。
一、Power Query 数据集成的核心概念Power Query 的主要功能是帮助用户从不同数据源中提取、转换和加载数据。以下是 Power Query 数据集成的核心步骤：
数据源选择：支持多种数据源，包括 Excel、CSV、API、文件夹、Data Flow 等。
数据加载与预览：通过 Power Query 界面，用户可以预览数据并进行初步处理。
数据清洗与转换：利用 Power Query 提供的工具，用户可以对数据进行清洗、转换和格式化。
数据加载到目标工具：将处理后的数据加载到 Excel 或 Power BI 中，用于进一步分析。
以下是 Power Query 的基本操作界面示例：
# Power Query 界面示例 # 1. 数据源选择 # 2. 数据加载与预览 # 3. 数据清洗与转换 # 4. 数据加载到目标工具 二、Power Query 数据源处理详解 1. Excel 和 Power BI 导入 CSV 数据Excel 和 Power BI 是 Power Query 的主要应用工具。两者在处理 CSV 数据时操作基本一致，用户可以通过以下步骤完成数据导入：
打开 Power Query 编辑器。
选择“从文件” -> “从 CSV”。
选择目标 CSV 文件并加载数据。
以下是导入 CSV 数据的示例代码：
let Source = Csv.Document(File.Contents("C:\path\to\your\file.csv"),[Delimiter=",", Encoding=1252]), #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]), #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Promoted Headers",{{"Column1", Int64.Type}, {"Column2", Text.Type}}) in #"Changed Type" 2. Excel 和 Power BI 抓取文件夹数据Power Query 支持从文件夹中批量导入数据。以下是具体操作步骤：
打开 Power Query 编辑器。
选择“从文件” -> “从文件夹”。
选择目标文件夹并加载数据。
以下是抓取文件夹数据的示例代码：
let Source = Folder.Files("C:\path\to\your\folder"), #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(Source, each [Extension] = ".csv"), #"Combined Binaries" = Table.Combine(List.Transform(#"Filtered Rows"[Content], each Csv.Document(_, [Delimiter=",", Encoding=1252]))), #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(#"Combined Binaries", [PromoteAllScalars=true]), #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Promoted Headers",{{"Column1", Int64.Type}, {"Column2", Text.Type}}) in #"Changed Type" 3. Power BI 导入 Data Flow 数据Power BI 的 Data Flow 功能允许用户直接引用云端数据，无需进行数据的导入与导出操作。以下是具体操作步骤：
打开 Power BI Desktop。
选择“获取数据” -> “Data Flow”。
选择目标 Data Flow 数据集并加载数据。
以下是导入 Data Flow 数据的示例代码：
let Source = PowerBI.Dataflows.Contents("your_dataflow_name"), #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(Source, each [DataflowName] = "your_dataflow_name"), #"Expanded Data" = Table.ExpandTableColumn(#"Filtered Rows", "Data", {"Column1", "Column2"}, {"Column1", "Column2"}) in #"Expanded Data" 三、Power Query 数据权限设置在处理敏感数据时，权限设置是 Power Query 的重要功能。以下是权限设置的具体步骤：
打开 Power Query 编辑器。
选择“选项” -> “数据源设置”。
配置数据源的权限级别，包括“匿名”、“组织”、“Windows”等。
以下是权限设置的示例代码：
let Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\path\to\your\file.xlsx"), [AccessMode=AccessMode.Anonymous]), #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(Source, each [Name] = "Sheet1"), #"Expanded Data" = Table.ExpandTableColumn(#"Filtered Rows", "Data", {"Column1", "Column2"}, {"Column1", "Column2"}) in #"Expanded Data" 四、FAQ：常见问题与解答以下是关于 Power Query 数据集成的常见问题与解答：
问题 答案为什么 Excel 和 Power BI 的操作有时不同？ 当两者的操作一致时，可以合并讲解；当操作不同时，需要分别讲解。
如何处理文件夹中的多个 CSV 文件？ 使用 Power Query 的“从文件夹”功能，批量导入并合并数据。
Power BI 的 Data Flow 功能有什么优势？ 可以直接引用云端数据，无需进行数据的导入与导出操作。
如何设置 Power Query 的数据权限？ 通过“选项” -> “数据源设置”进行权限配置。
Power Query 支持哪些数据源？ 支持 Excel、CSV、API、文件夹、Data Flow 等多种数据源。
五、相似概念对比
以下是 Power Query 数据集成中相似概念的对比：
概念 描述 适用场景Excel 数据导入 从 Excel 文件中提取数据 适用于本地数据处理
Power BI 数据导入 从 Power BI 中提取数据 适用于云端数据分析
Data Flow 数据导入 从 Power BI 的 Data Flow 中提取数据 适用于云端数据集成
文件夹数据导入 从文件夹中批量导入数据 适用于批量处理多个文件
通过本文的详细讲解，您将全面掌握 Power Query 数据集成与清洗的核心技能，轻松应对各类数据源的处理任务。