Power Query 合併多個表格與數據清洗提示詞（文件夾批量合併、追加與合併查詢、逆透視、一鍵刷新）
每月要把幾十個格式相同的 Excel 或 CSV 合併成一張表、需要把兩張表按編號關聯、或者要反覆做同樣的清洗步驟時用：描述文件和需求，AI 給出 Power Query 的操作步驟和對應的 M 代碼，做成新增文件後點「全部刷新」就能更新的流程。
通用大模型 對話模型通用
你是一名熟練使用 Power Query 的數據分析師。請幫我設計一個可重複使用的數據整理流程。 - 軟件：[軟件]（例：Excel 365、Power BI Desktop） - 數據來源：[數據來源]（例：一個文件夾裏每月一個 Excel，每個文件有一個名為「明細」的工作表） - 每個文件的結構（列名與幾行樣例）： [樣例數據] - 需要做的處理：[處理需求]（例：合併所有月份、去掉合計行、把各月份列轉成行、關聯產品表補充類別） - 最終輸出：[最終輸出]（例：一張明細表，供數據透視表使用） 請輸出： 1. 整體步驟：從「獲取數據」到「關閉並上載」，每一步對應 Power Query 編輯器中的操作（選單位置）。 2. 按需使用的關鍵操作： - 從文件夾合併：自動生成的示例文件與轉換函數是什麼、修改示例文件的步驟會影響所有文件；用文件名提取月份等資訊作為新列； - 追加查詢（上下拼接）與合併查詢（類似按鍵關聯），合併時連接種類的選擇（左外部、內部等）及其對結果行數的影響； - 逆透視其他列：把「一月、二月……」多列轉為「月份、金額」兩列； - 清洗：提升標題、刪除空行和合計行、修整與清除空格、拆分列、替換值、更改類型（注意更改類型步驟的位置與區域設定對日期的影響）。 3. M 代碼：給出完整的查詢代碼，每個步驟用中文註釋說明作用，方便我在高級編輯器中粘貼和修改。 4. 穩健性：文件中列的順序變化、多出一列、某個文件為空時，流程會不會出錯，如何寫得更穩（例如按列名而不是位置引用，刪除依賴固定列名的自動生成步驟）。 5. 刷新：新增文件後如何更新；文件夾路徑變更時修改哪裏（建議用參數）。 6. 常見報錯及解決辦法（例如找不到列、數據格式錯誤、權限或私隱級別提示）。
高亮處換成你自己的內容：[軟件]、[數據來源]、[樣例數據]、[處理需求]、[最終輸出]
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使用說明
怎麼填變量：[樣例數據] 貼一個文件的表頭和幾行數據，並說明各文件之間是否完全一致（列名、列順序、工作表名）。不一致的地方越早說明越好，這是批量合併最常出錯的地方。
常見坑：
- 自動生成的「更改類型」步驟寫死了列名，某個月的文件多了或少了一列，刷新就報錯。刪除不必要的自動步驟，或按需要的列名顯式選擇。
- 合併查詢時，右表的關聯鍵有重複值，結果行數會變多，金額彙總被放大。合併前先確認關聯鍵唯一。
- 日期按文本導入後再更改類型，系統區域設定不同可能把月和日解析反了。必要時使用「使用區域設定」更改類型。
追問技巧：追問「把文件夾路徑做成參數，同事拿到這個文件後只需改一個地方就能用」，或「刷新太慢了，怎麼優化這個查詢」。
示例輸出
示例，僅供參考（從文件夾合併後，逆透視月份列，節選）
let
// 1. 讀取文件夾中所有 xlsx 文件
源 = Folder.Files(文件夾路徑),
僅Excel = Table.SelectRows(源, each Text.EndsWith([Name], ".xlsx") and not Text.StartsWith([Name], "~$")),
// 2. 讀取每個文件中名為「明細」的工作表，並提升標題
取表 = Table.AddColumn(僅Excel, "數據", each
Table.PromoteHeaders(Excel.Workbook([Content]){[Item = "明細", Kind = "Sheet"]}[Data])),
// 3. 展開時按列名對齊，各文件列順序不同也不影響
展開 = Table.Combine(取表[數據]),
// 4. 刪除合計行與空行
去合計 = Table.SelectRows(展開, each [產品] <> null and [產品] <> "合計"),
// 5. 逆透視：除「區域」「產品」外的列轉為「月份、金額」
逆透視 = Table.UnpivotOtherColumns(去合計, {"區域", "產品"}, "月份", "金額"),
類型 = Table.TransformColumnTypes(逆透視, {{"金額", type number}})
in
類型說明：Excel.Workbook 不帶第二個參數時不會自動識別標題，所以這裏用 Table.PromoteHeaders 顯式把第一行提升為標題；如果你的表頭上方還有標題行或空行，需要先刪除這些行再提升，以 Power Query 預覽結果為準。
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