什麼是 Power Query？

發行項
02/01/2024

Power Query 是資料轉換及資料準備引擎。 Power Query 隨附用於從來源取得數據的圖形化介面，以及套用轉換的 Power Query 編輯器。引擎在許多產品與服務中皆可使用，因此儲存資料的目的地將取決於使用 Power Query 所在的位置。使用 Power Query，您可以執行資料的擷取、轉換和載入（ETL）處理。

Power Query 輸入、轉換和目的地。

Power Query 如何協助取得數據

商務用戶花費最多 80% 的時間進行數據準備，這會延遲分析和決策的工作。有數項挑戰會造成這種情況，而Power Query可協助解決其中許多挑戰。

現有的挑戰	Power Query 如何協助？
尋找和連線到數據太困難	Power Query 可讓您連線到各種數據源，包括各種大小和圖形的數據。
數據聯機的體驗太分散	體驗的一致性，以及所有數據源的查詢功能同位。
在取用之前，數據通常需要重新調整	高度互動式和直覺的體驗，可快速且反覆地針對任何大小的任何數據源建置查詢。
任何成形都是一次性且不可重複的	使用 Power Query 來存取和轉換資料時，您可以定義可重複的程式（查詢），以在未來輕鬆重新整理以取得最新數據。如果您需要修改程式或查詢來考慮基礎數據或架構變更，您可以使用一開始定義查詢時所使用的相同互動式和直覺式體驗。
磁碟區（資料大小）、速度（變化率）和多樣性（數據源和數據圖形的廣度）	Power Query 可讓您針對整個數據集的子集運作，以定義必要的數據轉換，讓您輕鬆地篩選數據，並將數據轉換成可管理的大小。 Power Query 查詢可以手動重新整理，或利用特定產品中排程的重新整理功能（例如 Power BI），甚至是以程式設計方式重新整理（使用 Excel 物件模型）。因為 Power Query 會針對每個來源提供數百個數據源和超過 350 種不同類型的數據轉換連線，因此您可以使用來自任何來源和任何圖形的數據。

Power Query 體驗

Power Query 用戶體驗是透過 Power Query 編輯器用戶介面提供。此介面的目標是要協助您套用所需的轉換，只要與一組使用者易記的功能區、功能表、按鈕和其他互動式元件互動即可。

Power Query 編輯器是主要數據準備體驗，您可以在其中聯機到各種不同的數據源，並藉由預覽數據並從UI選取轉換來套用數百個不同的數據轉換。無論基礎數據源的限制為何，這些數據轉換功能在所有數據源中都是通用的。

當您藉由與 Power Query 介面的元件互動來建立新的轉換步驟時，Power Query 會自動建立執行轉換所需的 M 程式代碼，因此您不需要撰寫任何程式代碼。

目前有兩種 Power Query 體驗可供使用：

Power Query Online — 可在整合中找到，例如 Power BI 數據流、Microsoft Power Platform 數據流、Azure Data Factory 整頓數據流，以及透過在線網頁提供體驗的更多功能。
Power Query for Desktop — 可在 Power Query for Excel 和 Power BI Desktop 等整合中找到。

注意

雖然有兩個 Power Query 體驗存在，但它們在每一個案例中都提供幾乎相同的用戶體驗。

轉換

Power Query 中的轉換引擎包含許多預先建置的轉換函式，可透過 Power Query 編輯器的圖形化介面使用。這些轉換可以像移除數據行或篩選數據列一樣簡單，也可以像使用第一個數據列做為數據表標頭一樣通用。還有進階轉換選項，例如合併、附加、分組、樞紐和取消樞紐。

在功能表中選擇轉換選項，然後套用該轉換所需的選項，即可進行所有這些轉換。下圖顯示 Power Query 編輯器中可用的一些轉換。

顯示 Power Query 編輯器 [轉換]、[首頁] 和 [新增數據行] 索引標籤下轉換命令的影像。

詳細資訊：快速入門：在 Power BI 中使用 Power Query

資料流程

Power Query 可用於許多產品，例如 Power BI 和 Excel。不過，在產品內使用Power Query 會將其使用量限製為僅限該特定產品。 數據流 是雲端中執行之 Power Query 體驗的產品無從驗證服務版本。您可以使用數據流，以相同方式取得數據並轉換數據，但您可以將輸出傳送至 Power BI 或 Excel，您可以將輸出儲存在其他記憶體選項中，例如 Dataverse 或 Azure Data Lake 儲存體。如此一來，您就可以在其他產品和服務中使用數據流的輸出。

詳細信息：什麼是數據流？

Power Query M 公式語言

在任何數據轉換案例中，有一些轉換無法使用圖形化編輯器以最佳方式完成。其中一些轉換可能需要圖形化介面目前不支援的特殊組態和設定。 Power Query 引擎會針對所有 Power Query 轉換使用幕後腳本語言：Power Query M 公式語言，也稱為 M。

M 語言是 Power Query 的數據轉換語言。查詢中發生的任何項目最終都會以 M 撰寫。如果您想要使用 Power Query 引擎執行進階轉換，您可以使用進階編輯器來存取查詢的腳本，並視需要加以修改。如果您發現使用者介面函式和轉換不會執行所需的確切變更，請使用進階編輯器和 M 語言來微調函式和轉換。

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"

詳細資訊： Power Query M 公式語言

您可以在何處使用 Power Query？

下表列出可以找到 Power Query 的 Microsoft 產品和服務。

Products	M 引擎¹	Power Query 桌面²	Power Query 在線³	數據流⁴
適用於 Windows 的 Excel	Yes	.是	無	No
Mac 版 Excel	Yes	.是	無	No
Power BI	Yes	.是	.是	Yes
Power Apps	是	無	.是	Yes
Power Automate	是	無	.是	No
Power BI 報表伺服器	Yes	.是	無	No
Azure Data Factory	是	無	.是	Yes
Microsoft Fabric 中的 Data Factory	是	無	.是	Yes
SQL Server Integration Services	是	無	無	No
SQL Server Analysis Services	Yes	.是	無	No
Dynamics 365 Customer Insights	是	無	.是	Yes


¹M 引擎	執行以 Power Query 公式語言（“M” 表示之查詢的基礎查詢執行引擎）。
²Power Query Desktop	在傳統型應用程式中找到的Power Query體驗。
³Power Query Online	在網頁瀏覽器應用程式中找到的Power Query體驗。
⁴數據流	Power Query 即服務，可在雲端中執行，且與產品無關。預存的結果可用於其他應用程式做為服務。

另請參閱

Power Query 中的數據源
 取得數據
 Power Query 快速入門
 使用 Power Query 塑造和合併數據
 什麼是數據流

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