微軟MVP通過講解Power Query數據集成→數據清洗→數據重構，教你從幾百條到數萬條記錄的處理和分析方法（無論是Excel還是Power BI中的Power Query都適用），配套作者親自講解視頻。

●第1章 走入Power Query的世界
1.1Excel處理數據的缺點2
1.2Excel的Power數據處理組件3
1.3Power Query組件5
1.3.1Excel的Power Query組件8
1.3.2Power BI的Power Query數據導入界面10
1.4Power Query編輯器11
1.4.1Excel的Power Query編輯器界面12
1.4.2Power BI的Power Query編輯器界面14
1.4.3Excel在Power Query數據處理中的優勢17
1.4.4Power BI在Power Query數據處理上的優勢18
1.5Power Query的底層語言——M語言21
1.6本章總結24
第2章 Power Query的數據集成
2.1Power Query的CSV/TXT 數據集成26
2.1.1Excel 導入CSV數據26
2.1.2Power BI導入CSV數據30
2.2Power Query的Excel數據集成32
2.2.1Excel中的Excel數據導入與集成32
2.2.2Power BI中的Excel數據導入與集成34
2.3Excel 導入當前表格中的數據35
2.4XML格式數據集成37
2.4.1Excel 實現XML 數據的集成37
2.4.2Power BI 導入XML格式數據40
2.5JSON格式數據集成42
2.5.1Excel實現JSON數據集成43
2.5.2Power BI實現JSON數據集成45
2.6文本格式數據集成46
2.6.1Excel以文本格式導入數據47
2.6.2Power BI以文本格式導入數據48
2.7Power Query的SQL Server數據集成50
2.7.1Excel獲取SQL Server全部數據53
2.7.2Excel獲取T-SQL 篩選後的數據54
2.7.3Power BI以導入方式獲取SQL數據56
2.7.4Power BI采用Direct Query獲取SQL數據58
2.8Power Query導入Web數據61
2.8.1Excel 實現Web的數據獲取62
2.8.2Power BI實現Web的數據獲取65
2.9Power Query 導入Web API數據70
2.9.1Excel 實現Web API數據獲取71
2.9.2Power BI實現Web API數據獲取72
2.10Power Query導入MySQL數據74
2.10.1Excel 實現MySQL 數據獲取75
2.10.2Power BI 實現MySQL數據獲取77
2.11Power Query導入文件夾數據79
2.11.1Excel提取文件夾所有文件數據79
2.11.2Power BI提取文件夾的所有數據81
2.12Power BI中的數據流服務84
2.12.1Power BI Pro構建數據流服務84
2.12.2Power BI Desktop引用數據流服務87
2.13數據源訪問的權限管理88
2.14本章總結90
第3章 Power Query和M語言
3.1什麼是M語言92
3.2M語言支持的基本數據類型96
3.3M語言支持的組合數據類型99
3.4Power Query的M語言結構101
3.5Power Query中M語言的智能提示105
3.6Power Query的M語言變量107
3.7Power Query的M語言參數109
3.8Power Query的M語言流程處理114
3.9Power Query的M語言的錯誤處理116
3.10Power Query的M語言嵌套119
3.11Power Query的M語言操作符120
3.12M語言的注釋130
3.13本章總結131
第4章 Power Query實現數據的清洗和重構
4.1數據清洗遵從的原則133
4.2數據清洗後的操作134
4.3數據清洗和重構具體操作134
4.4Power Query實現數據類型的轉換135
4.4.1Excel中數據類型轉換135
4.4.2Power BI數據類型轉換137
4.5Power Query實現列的刪除138
4.6Power Query 實現行的刪除139
4.7Power Query保留行操作146
4.8Power Query的數據篩選150
4.9Power Query添加數據列156
4.10Power Query按列分列164
4.11Power Query按列分行172
4.12Power Query的數據轉置175
4.13Power Query數據替換176
4.14Power Query數據列交換179
4.15Power Query的數據排序179
4.16Power Query時間表的構建181
4.17本章總結186
第5章 Power Query實現數據合並操作
5.1Power Query數據多重合並操作188
5.2Power Query數據追加合並操作189
5.3Power Query數據橫向合並192
5.4數據合並連接關繫說明195
5.5Power Query處理缺失值203
5.6Power Query實現數據的分組207
5.7Power Query實現數據的透視217
5.8Power Query實現數據的逆透視219
5.9本章總結220
第6章 Power Query查詢連接的分享與刷新
6.1Power Query數據連接的分享與重用222
6.2Excel中的Power Query連接與復制222
6.3Power Query連接的導出與導入226
6.4Power Query 的數據刷新229
6.4.1Excel的刷新功能230
6.4.2Power BI的刷新功能238
6.5本章總結247
第7章 Power Query的函數
7.1Power Query函數的獲取與使用249
7.2Power Query文件繫列訪問函數259
7.2.1CSV文件解析260
7.2.2Excel 文件內表解析261
7.2.3引用第三方Excel數據263
7.2.4XML文件解析263
7.2.5JSON文件解析264
7.3數據庫訪問函數265
7.3.1Access 數據庫訪問265
7.3.2SQL Server 數據庫訪問266
7.3.3MySQL數據庫訪問266
7.4Web訪問函數267
7.4.1Web.Contents函數267
7.4.2Web.Page 函數267
7.4.3Web.BrowserContents 函數268
7.4.4Html.Table 函數268
……

本書從 Excel 處理大型數據的缺點開始講起，逐步講解了 Excel 和 Power BI 中的 Power Query 組件，並重點介紹了Power Query 的底層 M 語言的應用知識。本書分為 10 章，主要講解了 Power Query 的入門知識和數據集成、Power Query 的 M 語法規則繫列知識，針對 Power Query 如何實現數據清洗和重構繫列知識做了詳細的講解，還重點介紹了目前 Power Query 的各類內置函數的功能，最後介紹了如何利用自定義函數實現復雜的數據處理和重構過程。 本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合入門級數據分析人員學習，也適合進階閱讀，相信通過閱讀本書，讀者對數據分析過程中的清洗和重構會有一個新的認識。

徐鵬 著