你会超级透视表吗？比Excel透视表好用10倍都不止！

本文作者：小爽

本文编辑：竺兰

大家好，我是在研究表格结构转换的小爽~

前面我们讲过利用常规的方法，制作二级下拉列表辅助表：制作二级下拉列表必备，这个奇葩方法，你可能真的没见过！

今天我们就来介绍一下，Dax 度量值（Power Pivot）和 Power Query 的 M 函数做法，主要带大家拓展思路。

如下图，我们现在需要将左表转换右边的模式。

利用 Dax 度量值

我们先来看看操作：

❶ 制作一个辅助列，公式为：

=COUNTIF($B$2:B2,B2)

❷ 插入数据透视表，并勾选「将此数据添加到数据模型」。

PS.我们想要使用 Dax，只需要在创建数据透视表时，勾选【将此数据添加到数据模型】即可。

❸ 单击数据透视表区域，在【Power Pivot】选项卡下，单击【度量值】-【新建度量值】。

❹ 在公式栏中输入公式，度量值名称为度量值 1。

=CONCATENATEX('区域','区域'[小类])

公式中，区域是我们的数据源表格，区域[小类]是区域表中小类列。

CONCATENATEX 函数的作用，就是将多个文本合并到一起，类似于 Excel 中的 TEXTJOIN 函数。

CONCATENATEX 函数的结构如下：

=CONCATENATEX(表，表达式，分隔符)

=CONCATENATEX('区域','区域'[小类])

所以上面 Dax 函数公式的含义，就是对区域表中的小类列进行文本合并。

❺ 将辅助列放在行区域，将大类放在列区域，将度量值 1 放在值区域。

❻ 将总计行和列禁用。

❼ 到这里，就制作完成了。

关于 Dax，大家可能有些疑惑，下面我来简单的介绍一下。

传统的数据透视表无法对文本进行透视，但是由于超级透视表（Power Pivot）的出现，利用 Dax 度量值我们就可以实现这一功能。

Power 是超级的意思，所以 Power Pivot 就是超级数据透视表。

DAX 是 Data Analysis Expression 的缩写，即数据分析表达式，Dax 是在 Power Pivot 的基础上使用的数据统计函数。

使用 DAX 的好处是：

❶ 可以弥补数据透视表中的【计算字段】的诸多缺陷。

❷ Dax 函数可以修改聚合计算的方法。

在普通数据透视表中，值汇总方式，只有求和，计数……等几种方式。

而在 Power Pivot 中，可以通过多种 Dax 函数达到更灵活的汇总。

比如这个案例中，我们使用 CONCATENATEX 函数对文本进行合并。

利用 PowerQuery

PowerQuery 是数据清理和数据转换的利器，现在我们就来看看，利用它，是如何达到所想要的效果的。

具体步骤：

❶ 将数据导入到 PQ 编辑器中。

选择数据区域-在【数据】选项卡下，选择【来自工作表】-【确定】，进入 PQ 编辑器中。

❷ 选择大类列，在【主页】选项卡下，单击【分组依据】-所有行-【确定】。

PS：分组依据功能是对数据进行分组统计的，这里我们想要的是对大类进行分组，同时，汇总项需要的是，大类中的小类形成的 list。

❸ 将 M 函数公式后面改成 each [小类]。

❹ 单击【fx】新增一个步骤，输入公式：

= Table.FromColumns(分组的行[计数],分组的行[大类])
▲ 左右滑动查看

Table.FromColumns 函数能够将各列形成 list 转换为各列的表格。

= Table.FromColumns(lists,标题形成的list)

▲ 左右滑动查看

案例中：
= Table.FromColumns(分组后的小类形成的lists,标题大类的list)
▲ 左右滑动查看
所以公式为，

= Table.FromColumns(分组的行[计数],分组的行[大类])

▲ 左右滑动查看

❺ 关闭并上载表格。

到这里，PQ 方法就完成了。

总结一下

本文介绍了二级下拉列表辅助表的延伸拓展方法：

使用 Dax 度量值：

• 利用 Countif 函数辅助列，统计第几次出现。
• 新建度量值，CONCATENCEX 函数将文本进行合并。
• 大类为列区域，辅助列为行区域，度量值为值区域。

使用 PowerQuery：

• 分组依据。
• Table.FromColumns。

关于二级下拉列表的辅助表的制作方法你学会了嘛~

我是小爽，如果大家还想要知道 PQ 和 PP 其他相关的知识，欢迎留言区告诉我哦~（觉得太难或者不需要，也可以在留言区中聊聊）