Power Query — 菜单操作（2）

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转换菜单

下图展示的菜单是 “转换”，转换菜单下一共有三个需要介绍的知识点：转置、填充和逆透视列；

· 转置

转置的解释可以参考百度百科的解释：

设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，把 m×n 矩阵 A 的行换成同序数的列得到一个 n×m 矩阵，此矩阵叫做 A 的转置矩阵，记做或 A(T)。

上图是一个简单的转置，通过 “选择性粘贴→转置” 就可以容易地实现，那为什么还要学习 PQ 里面的转置呢？因为 PQ 里面的操作只需要操作一次，保存好 M 语言后，下次使用前刷新一下就好了。

观察上图可以发现，PQ 里面的转置好像和我们想象的不大一样。PQ 的转置是针对表里面的值进行操作的，这个操作不包括标题（字段）。因此如果我们想要将标题也同时转置，就要用到 “转置” 左下角的菜单功能“将第一行用作标题”，然后再进行转置。

· 填充

填充这个功能非常实用，在常规操作中，我们通常使用 “定位条件→空值”+“=↓” 来实现这一操作，在 PQ 中只需要选中列然后点击填充即可。

为什么这么简单的功能都还要单独说明呢？因为这个功能难在你不知道在什么场景下使用，上图的案例其实遇到的少，更多的是需要你自己创造应用场景使用，例如：

假设你需要将这样格式的聊天记录清洗成 “日期 - 时间 - 明细” 三个字段的格式，拆分列 + 填充功能就能很好地完成这项工作：

· 逆透视列 *

这个概念我给它加一颗星 “*”，要理解这个概念，我们先回忆下什么是透视：

上图就是一个简单的透视表生成操作，为了更好地理解接下来要讲的维度概念，我们把注意力放在 HUAWEI P20Pro 的价格 5499 这个数上。在数据源中 5499 是字段名【价格】下的第 9 个数据，或者说索引为 8 的数据，这是一维表；而在透视表中 5499 是由 HUAWEI P20Pro 和价格（RMB）共同决定的数据，这是二维表。如果还不好理解，我们看看下面两张图：

数轴大家都知道是一维的，平面直角坐标系 xOy 是二维的，我们想象一下：“手机 - HUAWEI P20Pro-5499”作为一个整体是一条与数轴垂直于 - 1 这个点的直线，而 5499 是直线 [-1] 上的点[-1]{1}；但是 5499 在 xOy 二维平面中是 5499 价位 [1] 与 HUAWEI P20Pro 手机 [-1] 的相交点（-1,1）；讲到这里差不多明白一维表和二维表的区别了。