什么是 Power Query？

项目
01/24/2024

Power Query 是一个数据转换和数据准备引擎。 Power Query 有一个用于从源获取数据的图形界面和用于应用转换的 Power Query 编辑器。由于该引擎可用于许多产品和服务，因此存储数据的目标位置取决于 Power Query 的使用位置。使用 Power Query，可以对数据进行提取、转换和加载 (ETL) 处理。

Power Query 输入、转换和目标。

Power Query 如何帮助获取数据

企业用户将多达 80% 的时间花在数据准备上，这会延误分析和决策工作。造成这种情况的挑战有很多，Power Query 可帮助解决其中许多难题。

现存挑战	Power Query 如何提供帮助？
查找和连接数据太困难	借助 Power Query，可以连接到各种数据源，包括所有大小和形状的数据。
数据连接体验过于分散	所有数据源的体验一致性和查询功能一致性。
数据在使用前往往需要重构	高度交互式和直观的体验，可对任何规模的任何数据源快速、反复地构建查询。
任何构形都是一次性的，不可重复	使用 Power Query 访问和转换数据时，需要定义一个可重复的过程（查询），以便将来轻松刷新，获取最新数据。如果需要修改进程或查询来考虑基础数据或架构更改，则可以使用与最初定义查询时相同的交互式直观体验。
数据量（数据大小）、速度（变化率）和多样性（数据源和数据形状的广度）	Power Query 能够针对整个数据集的子集定义所需的数据转换，从而轻松地筛选数据并将数据转换为易于管理的大小。可以手动刷新 Power Query 查询，也可以利用特定产品（例如 Power BI）中的计划刷新功能，甚至以编程方式（通过使用 Excel 对象模型）刷新。由于 Power Query 可连接数百个数据源，并为上述每个源提供 350 多种不同类型的数据转换，因此你可以处理来自任何数据源和任何形状的数据。

Power Query 体验

Power Query 用户体验通过 Power Query 编辑器用户界面提供。此界面的目的是通过与一组用户友好的功能区、菜单、按钮和其他交互式组件进行交互，帮助你应用所需的转换。

Power Query 编辑器是主要的数据准备体验，你可以在其中连接到各种数据源，并通过预览数据和从 UI 中选择转换来应用数百个不同的数据转换。无论基础数据源有什么限制，这些数据转换功能在所有数据源中都是通用的。

通过与 Power Query 界面的组件交互创建新转换步骤时，Power Query 会自动创建完成转换所需的 M 代码，因此无需编写任何代码。

目前，有两种 Power Query 体验可用：

Power Query Online - 可在 Power BI 数据流、Microsoft Power Platform 数据流、Azure 数据工厂处理数据流等集成中找到，通过在线网页提供体验。
Power Query for Desktop - 存在于 Power Query for Excel 和 Power BI Desktop 等集成中。

注意

尽管存在两种 Power Query 体验，但它们在每中情况下都能提供几乎相同的用户体验。

转换

Power Query 中的转换引擎包含许多预生成的转换函数，这些函数可通过 Power Query 编辑器的图形界面使用。这些转换可以像删除列或筛选行一样简单，也可以是常见的将第一行用作表头。还有高级转换选项，例如合并、追加、分组、透视和逆透视。

所有这些转换都可以通过选择菜单中的转换选项，然后应用该转换所需的选项来实现。下图显示了 Power Query 编辑器中可用的一些转换。

图像，其中显示 Power Query 编辑器的“转换”、“主页”和“添加列”选项卡下的转换命令。

有关详细信息，请参阅：快速入门：使用 Power BI Desktop 中的 Power Query。

数据流

Power Query 可在 Power BI 和 Excel 等许多产品中使用。但是，在某个产品中使用 Power Query 会将其用途限制在该特定产品中。 数据流是 Power Query 体验的产品无关服务版本，可在云中运行。使用数据流，你可以以相同的方式获取数据和转换数据，但不能将输出发送到 Power BI 或 Excel，而是将输出存储在其他存储选项（如 Dataverse 或 Azure Data Lake Storage）中。这样，就可以在其他产品和服务中使用数据流输出。

详情请见：什么是数据流？

Power Query M 公式语言

在任何数据转换方案中，都有一些转换无法通过图形编辑器以最佳方式完成。其中一些转换可能需要图形界面目前不支持的特殊配置和设置。 Power Query 引擎在所有 Power Query 转换中使用后台脚本语言：Power Query M 公式语言，也称为 M 语言。

M 语言是 Power Query 的数据转换语言。查询中发生的任何操作最终都以 M 语言编写。如果要使用 Power Query 引擎执行高级转换，可以使用高级编辑器访问查询的脚本，并根据需要对其进行修改。如果发现用户界面函数和转换无法准确执行所需的更改，可以使用高级编辑器和 M 语言对函数和转换进行微调。

let
    Source = Exchange.Contents("xyz@contoso.com"),
    Mail1 = Source{[Name="Mail"]}[Data],
    #"Expanded Sender" = Table.ExpandRecordColumn(Mail1, "Sender", {"Name"}, {"Name"}),
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Expanded Sender", each ([HasAttachments] = true)),
    #"Filtered Rows1" = Table.SelectRows(#"Filtered Rows", each ([Subject] = "sample files for email PQ test") and ([Folder Path] = "\Inbox\")),
    #"Removed Other Columns" = Table.SelectColumns(#"Filtered Rows1",{"Attachments"}),
    #"Expanded Attachments" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns", "Attachments", {"Name", "AttachmentContent"}, {"Name", "AttachmentContent"}),
    #"Filtered Hidden Files1" = Table.SelectRows(#"Expanded Attachments", each [Attributes]?[Hidden]? <> true),
    #"Invoke Custom Function1" = Table.AddColumn(#"Filtered Hidden Files1", "Transform File from Mail", each #"Transform File from Mail"([AttachmentContent])),
    #"Removed Other Columns1" = Table.SelectColumns(#"Invoke Custom Function1", {"Transform File from Mail"}),
    #"Expanded Table Column1" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns1", "Transform File from Mail", Table.ColumnNames(#"Transform File from Mail"(#"Sample File"))),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Expanded Table Column1",{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}, {"Column4", type text}, {"Column5", type text}, {"Column6", type text}, {"Column7", type text}, {"Column8", type text}, {"Column9", type text}, {"Column10", type text}})
in
    #"Changed Type"

详情请见：Power Query M 公式语言

在何处使用 Power Query？

下表列出了可在使用 Power Query 的 Microsoft 产品和服务。

产品	M 引擎¹	Power Query 台式计算机²	Power Query 联机³	数据流⁴
Excel for Windows	是	是	否	否
Excel for Mac	是	是	否	否
Power BI	是	是	是	是
Power Apps	是	No	是	是
Power Automate	是	No	是	否
Power BI 报表服务器	是	是	否	否
Azure 数据工厂	是	No	是	是
Microsoft Fabric 中的数据工厂	是	No	是	是
SQL Server Integration Services	是	否	No	否
SQL Server Analysis Services	是	是	否	否
Dynamics 365 Customer Insights	是	No	是	是


¹M 引擎	运行以 Power Query 公式语言（“M”）表达的查询的基础查询执行引擎。
²Power Query Desktop	桌面应用程序中的 Power Query 体验。
³Power Query Online	Web 浏览器应用程序中的 Power Query 体验。
⁴数据流	Power Query 是在云中运行的服务，与产品无关。存储的结果可作为服务用于其他应用程序中。

另请参阅

Power Query 中的数据源
 获取数据
 Power Query 快速入门
 使用 Power Query 塑造和合并数据
 什么是数据流

通过