Power Query数据格式的转换、拆分合并提取、删除重复项、删除错误、转置与反转、透视和逆透视

Power BI（三）Power Query知识点
本篇博客主要讲解Power Query以下知识点：
删除重复项
数据格式的转换
数据的拆分合并提取
删除错误
转置与反转
透视和逆透视（二维表与一维表的转换）
数据格式的转换
如下图，我们有一组数据，但是发现其格式很不符合我们建模数据的需求，需要进行处理（比如姓名列有回车、空格多余字符、英语名字中间间隔两个空格、Last name首字母大写、出生年份多了一个"年"字）
首先第一步还是把数据加载进Power Query查询编辑器
选择以下几列进行，格式（清除）
但是发现英语名字中间两个空格还没搞定
我们使用拆分-合并方式解决
选着以下几列进行修整
选中两列点击合并列
对于Last name首字母大写问题（选中First name和Last name两列首字母大写）
效果如下所示
出生年份多了一个"年"字首先把其类型变为文本
选择替换值
数据处理完毕
查询编辑器关闭上载
数据的拆分合并提取
我们有这一组数据，想新增几组数据
首先我们还是把数据加载进Power Query查询编辑器，发现身份证类型不对，修改为文本
首先重复一下姓名这一列
修改列名为姓、名
性别如何提取呢？（身份证倒数第二位，奇数为男，偶数为女）
换类型为整数
之后类型换为文本之后使用替换功能（true男，false女）
添加一列尊称（使用替换男--先生，女--小姐）
出生年份同理使用提取功能（添加后缀“年”）
效果如下
首要兴趣（兴趣爱好第一个）
删除多余的列
修改一下列名，完成，之后关闭上载
删除重复项
我们有下面这一个表格
首先还是加载数据进查询编辑器，把表格复制三份并命名
先排序
要把这两个状态剔除，我们现在看到的其实并非数据真实的排序样子，我们做一步不伤害数据的操作，让我们的排序操作不可逆转，实现所见即所得
排序图标消失，所见即所得
删除重复项默认保留排在第一次出现的数据
客户第一次购买同理，唯一不同的就是多订单分析（保留重复项）
删除错误
像如下的excel不利于我们平时分析（工作日和周末那一列要剔除）
加载进查询编辑器
加载进来数据是没有问题的，我们要制作错误，修改第一列类型
修改为整数
数据处理完毕
转置与反转
我们看一个例子，左边的excel内容实现逆序
还是同理把数据加载进查询编辑器
首先拆分
转置
反转
再转置
之后合并
完成，之后加载回excel
透视和逆透视（逆透视二维表转换为一维表）
使用逆透视
之后再用透视转换为二维表
又变回来了
透视列聚合函数（不要聚合）例子
之后条件样式。