数据清洗在整个数据分析流程中起着至关重要的作用，在PowerBI中这一环节主要是依赖于 PowerQuery 模块来实现的。PowerQuery界面设计十分人性化，各种操作选项清晰明了。你无需去编写复杂的公式，只需通过简单直观的界面操作，就能实现大多数的数据整理需求。

复杂的数据整理需求可以借助AI，不过AI辅助的前提仍然需要我们先熟悉PowerBI的界面功能，才能快速应用AI提供的方案。

以下由DeepSeek整理的 15个最常用的PowerQuery界面功能，涵盖数据清洗、转换和增强的核心操作，适合普通用户快速上手。

1. 获取数据

位置：主页 > 获取数据（支持Excel、CSV、Web、数据库等）

用途：从多种数据源导入数据到PowerQuery。

场景：导入Excel表格、CSV文件或网页数据。

2. 删除行

位置：主页 > 删除行（可删除空行、重复行、前N行等）

用途：清理无效数据。

场景：删除日志文件中的空行，或去除重复的客户记录。

注意事项：删除前检查数据，避免误删有用信息（如部分空行可能代表有效数据）。

3. 拆分列（Split Column）

位置：转换 > 拆分列（按分隔符、字符数或位置等）

用途：将一列数据拆分为多列。

场景：拆分“姓名”列为“姓”和“名”，或拆分日期“2023-01-01”为年、月、日。

注意事项：选择正确的分隔符（如逗号、空格），避免拆分后数据错位。

详细介绍请参考：Powerquery数据处理：你应该会用到的分列技巧

4. 替换值（Replace Values）

位置：转换 > 替换值

用途：批量修改特定值。

场景：将“N/A”替换为“0”，或统一“男”和“Male”为“M”。

注意事项：替换前确认匹配范围（全列或部分值），避免误替换。

5. 更改数据类型（Change Type）

位置：列标题左侧按钮，或者右键 > 更改类型 或者 转换 选项卡

用途：修正数据类型（如文本转数字、日期格式统一）。

场景：将“销售额”从文本转为数值以进行计算。

注意事项：转换失败的值会标记为错误，需手动处理。

6. 逆透视列（Unpivot Columns）

位置：转换 > 逆透视列，或者右键 > 逆透视列

用途：将宽表转换为长表（适合时间序列或分类数据）。

场景：将月份列（Jan、Feb等）转换为“月份”和“销售额”两列。

注意事项：逆透视后需检查是否保留必要列，避免数据丢失。

详细介绍请参考：关于一维表，你想知道的都在这里了

7. 合并查询（Merge Queries）

位置：主页 > 合并查询

用途：类似SQL的JOIN或Excel的Vlookup，关联多个表。

场景：将订单表与客户表关联，补充客户姓名和地址。

注意事项：选择正确的连接类型（左连接、内连接等），确保关联字段一致。

详细介绍请参考：PowerQuery合并查询 | 超越VLOOKUP，让整合数据更简单高效

8. 分组依据（Group By）

位置：转换 > 分组依据

用途：按列聚合数据（求和、计数、平均值等）。

场景：统计每个地区的销售总额或部门人数。

9. 添加自定义列（Custom Column）

位置：添加列 > 自定义列

用途：通过公式生成新列。

注意事项：公式需符合M语言语法，错误公式会导致整列错误。

10. 填充（Fill）

位置：转换 > 填充（向下/向上填充）

用途：用相邻值填充空值。

场景：补全缺失的部门名称或地区信息。

注意事项：填充前需排序数据，确保逻辑正确。

11. 提升标题行（Use First Row as Headers）

位置：转换 > 将第一行用作标题

用途：将首行数据设为列标题。

场景：导入CSV时自动将首行设为字段名。

注意事项：若首行非标题，需取消操作。

12. 条件列（Conditional Column）

位置：添加列 > 条件列

用途：根据逻辑条件生成新列（如IF语句）。

场景：根据“销售额”划分等级（高/中/低）。

注意事项：条件顺序影响结果，需按优先级设置。

13. 合并列（Combine Columns）

位置：转换 > 合并列

用途：将多列合并为一列（如姓名+电话）。

场景：生成“省-市-区”完整地址字段。

14. 参数管理（Manage Parameters）

位置：主页 > 管理参数

用途：创建动态参数（如日期、地区）。

场景：根据用户输入的年份动态筛选数据。

注意事项：参数需在查询中正确引用，避免刷新失败。

详细介绍请参考：PowerQuery报错？利用参数轻松解决源文件路径问题

15. 删除错误（Remove Errors）

位置：列标题右键 > 删除错误

用途：清理转换过程中产生的错误。

场景：处理格式错误后的数据清理。

注意事项：删除错误前需排查原因，避免掩盖数据问题。

总结

核心流程：导入（获取数据）→ 清洗（删除行、替换值）→ 转换（拆分、逆透视）→ 增强（合并查询、自定义列）

高频操作：替换值、拆分列、分组依据、合并查询。

这些功能覆盖了 90%的日常数据处理需求，熟悉了这些功能，你就能快速上手并高效地完成数据清洗工作，为后续的数据分析和可视化展示奠定坚实的基础。

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