Power Query的用途？

使用Power Query可以从各种数据源（Excel文件、CSV/JSON/XML等文本文件、关系型数据库、网页、云服务）中导入数据，按照不同需要，合并、筛选、调整数据，供用户在其他分析工具中使用，创建可视化分析图表。

为什么使用Power Query？

如果你是一名熟练的Excel用户，估计难免会有这样的想法，用Excel已有的功能，加上一些公式技巧或者一点儿VBA，就可以做到Power Query能做的任何事情。那么问题来了，我们为什么要学习一种全新的工具呢？这是因为Power Query支持很多Excel本身并不支持的数据源类型，包括各种Web服务和几乎所有的关系数据库。

Power Query与Excel最大的区别是它支持文件夹操作，可以同时处理文件夹中的多个文件。这对每个月都要处理大量具有类似格式，但来源不同的数据表用户来说，绝对是一个福音，可以节约大量的工作时间，只需点击几下鼠标，就能把很多文件同时合并到一个单一的查询结果中。

Power Query支持数据自动加载，其可视化的操作步骤（Step）流程与VBA相比更加易于维护，拥有更好的性能，非常适合自动化控制，哪怕对编程一窍不通也能轻松驾驭。

Power Query的转换和计算功能更加简洁有效。筛选、汇总、排序、透视和逆透视，各种汇总计算，全部操作只需要简单的点击即可完成。对于需要高级功能的用户来说，则可通过Power Query内部的M语言实现各种自定义的操作。

Power Query的版本更新速度很快，用户可以随时使用到最新技术。而Excel从其诞生到现在，三十几年的时间里平均两三年才会有新的稳定版本更新。

另外，Excel工作表处理的数据最大不能超过1,048,576 行，处理大量数据时，速度会明显变慢，而Power Query则没有行数上的限制，这就为我们提供了一个方便快捷的处理大量级数据的可靠工具。

使用Power Query还有一个最重要的原因，那就是Power Query已经被完全整合到了Power BI系统中，而Power BI则是现在为数不多的具有完整智能分析和数据可视化功能的系统。最为关键的是Power BI可以免费使用。

使用Power Query合并查询操作代替VLOOKUP

LOOKUP系列函数（VLOOKUP，HLOOKUP）称得上是Excel中使用最为广泛的函数系列之一。这个系列的函数在Excel中提供了一种关系操作，而“关系（Relational）”则是关系型数据库中最经典的概念，拥有“关系”，数据之间才能产生相互作用。

下面以VLOOKUP（V：Vertical）函数为例，简单对比一下在Power Query中使用合并查询的过程。

VLOOKUP函数语法

VLOOKUP(Lookup_value, Table_array, Col_index_num, Range_lookup)

Lookup_value：要查找的值。

Table_array：要在其中查找值的区域，查找值应该始终位于所在区域的第一列。例如，如果查找值位于单元格C2内，那么区域范围应该以C开头。

Col_index_num：区域中包含返回值的列号。注意，区域中的首列为第一列。

Range_lookup：可选，FALSE或0代表精确匹配，TRUE或1代表近似匹配，默认为精确匹配。

VLOOKUP函数首先会搜索Table_array参数指代区域内首列满足Lookup_value参数条件的元素，然后根据该元素确定待检索单元格在区域中的行序号，进一步返回此行中由参数Col_index_num指定的特定列的单元格的值。简单来说就是根据所给定的参数，确定行列坐标，返回该坐标单元格的值。

使用VLOOKUP函数会受到很多限制，各个参数使用的绝对引用或相对引用在数据发生变化时很容易导致结果出错，需要不停地手动修改。例如，添加新的项目，就会导致查找区域范围和返回的列编号发生变化。

Power Query的合并查询操作

使用Power Query处理上面图示中相同数据的步骤。

更改表的结构 —— 逆透视

这个任务当然可以使用各种公式组合（VLOOKUP，HLOOKUP）或数据透视表（多重合并计算数据区域）实现，但过程较为繁琐，而且很不直观。使用Power Query则非常简单。