对导入的数据进行数据整理的过程一般称为「数据清洗」，之所以称之为清洗，是因为在数据分析师眼中，杂乱的数据就是脏数据，只有被清洗成干净的数据后才可以进行分析使用，下面我们就来认识Power Query 的强大数据清洗功能。
01
提升标题
在Excel中第一行为标题行，从第二行开始才是数据，但在PQ中，从第一行开始就需要是数据记录，标题在数据之上，
因此从Excel导入数据的第一步就是要提升标题，点击「转换」的将第一行作为标题，标题提升就完成了。
点击将第一行作为标题旁边的下拉按钮，还有个将标题作为第一行，实际上就是拉低标题，这个功能也特别有用，下面会介绍到。
02
更改数据类型
更改数据类型虽然很简单，但设置正确的数据类型非常重要，后期数据建模和可视化过程中，很有可能会出现一些意想不到的错误，最后发现是数据类型设置的不对，所以一开始就养成设置数据类型的好习惯。有两种方式设置数据类型，
03
删除错误/空值
数据导入后，有可能出现错误（Error）或者空值（null），
做数据分析之前，要想达到右边的效果，需要把它们去掉，操作如下：
04
删除重复项
删除重复项在PQ中非常简单，选中需要删重的列，右键选择「删除重复项」即可：
05 填充
在Excel数据中经常会见到合并单元格的情况，导入后就变成了空值，像下面这样：
在PQ中直接向下填充即可：
06合并列
在PQ中选择需要合并的列，然后在「转换」中找到”合并列“，弹出合并列窗口：
比如刚才的表格，把[区域]和[城市]合并：
07拆分
拆分相当于是合并列的反动作，不过功能更丰富，可以选着按字符数，也可以选择按分隔符，如果列中包含多个分隔符，还可以选择按哪个位置的分隔符来拆分：
我们把刚才的合并列再拆分一下，又变成合并前的格式了：
08分组
相当于Excel中的分类汇总功能，比如刚才的数据，我们要计算各区域1月份的合计金额，点击分组依据：
把相应参数填上以后，分组完成：
09提取
PQ的提取功能可以按照长度、首字符、尾字符、范围等来提取，比如下面这个例子，提取前2个字符：
10 行列转置
数据处理有的时候需要行列互相转换一下，比如把各各城市变成列标签，月份变成行标签，点击行列转置，
是不是发现哪里有些不对劲？月份不见了，这是因为转置的时候，只转数据的部分，月份并不在数据区，我们要想保留月份，先要把月份降下来，这里用到我们前面介绍的”将标题作为第一行“，
标题下降以后，再进行转置就可以了，
转置完成，不过还要再把第一行城市提升为标题。
11 行列操作
PQ的行列操作十分灵活，非常大规模的数据操作。
12 逆透视列
这是PQ非常便捷的逆天功能，由于数据分析的需要，我们经常要将二维表变为一维表，之前在Excel中需要很多操作步骤才能完成，而通过逆透视功能，可以一键降为一维表，
13透视列
做分析需要一维表，而为了展现的需要，常常还要把一维表变成二维表，也就是Excel中的数据透视，在PQ中同样可以一键透视，比如把刚才的一维表变成原样，聚合方式选择“不要聚合”。
点击确定就变回原来的二维表了，
以上这些是最基本也是最常用的数据清洗功能，看上去也都很简单，动手操作才能更好的掌握，熟练运用以后基本能搞定大部分数据处理的工作，这些不仅是学习Power BI的必备技能，更能让你的Excel水平短时间内大大提升。