通过我的第 289 篇Excel原创文章
你好，我是小必老师，感谢与你在这里相遇，以Excel会友。
在Excel中，相信使用过数据透视表与分类汇总的朋友们都知道。分组聚合（求和、平均值、最大值、最小值、计数等）是Excel中最常见的操作。在工作表中这些功能只是一些最常见的功能。
在Excel Power Query中的【分组依据】功能同样是十分地很强大。但是众所周知，要实现高级功能往往离不开函数。那么今天的主角就是——Table.Group函数。（关于图形操作的分组依据小伙伴们可以自行练习，这里限于篇幅再不做过多的表述）
Table.Group
功能：就是指定关键字对表进行分组并对列值进行聚合运算。
语法：function(table as table,key as any,aggratedColumns as list ,optional groupKind as nullbale GroupKind.Type,optional comparer as nullable function) as table
看完上面的语法其实是一头雾水，那么简单的解释就是：
第1参数为要对那个表进行分组；
第2个参数是分组的关键列，为一个list，但是当只有一个关键字的时候可以直接写成文本型；
第3个参数是分组聚合的列，该参数必须是一个list，并且如果对多个列进行聚合，那第每个list都需要一对大括号，即构成每一个list.
第4个参数是一个可选参数，是分组的类型，共有两个参数。一个是GroupKind.Local与GroupKind.Global,也可以使用逻辑值代替，即0与1.
第5个参数是同样一个可选参数，具有比较功能，是对关键字进行逻辑判断后再分组的一个参数。此参数是一个fuction，那么可扩展性非常强。
看了上面的参数的介绍，更觉得深的没边了，其实不然。通过下面几个实例，你将会有更加深刻地理解，也就不会觉得这上函数有多高深了。
案例-1
如图所示，将数据源按“使用方”进行分组，对“员工姓名”进行不重复计数，对“订单数量”与“订单总金额”进行求和。
此时M公式可以写成:
= Table.Group(源, "使用方" ,
{
{"员工数量", each List.Count(List.Distinct(_[员工姓名]))},
{"订单量", each List.Sum([订单数量])},
{"总金额", each List.Sum([订单总金额])}
}
)
在上面的例子，分组的关键字只有一个即“使用方”，此时可以不写大括号，也可以写成｛“使用方”｝,如果有多个关键字的时候则一定要写成list，即｛“使用方”,"关联流程"｝。在第三个参数中的第一个值是生成的新列的列名。
除此之外，还可以对文本进行操作，比如最常见的将多个文本值连接起来。如将上面的例子中的关联流程按“使用方”去除重复项后连接下来起来。
= Table.Group(源, "使用方" ,
{
{"流程", each Text.Combine(
List.Distinct([关联流程]),",")}
}
)
案例-2
上面的例子主要讲述了Table.Group函数 常规用法。那么第三参数到底有什么用途呢？
关于第三个参数1表示全局分组，0表示局部分组。举一个简单的例子给大家看看，将下面的数据对“使用方”为关键字进行分组，对“订单数量”进行求和。
A.全局分组（GroupKind.Global）
全局分组了正常的分组功能。
= Table.Group(源,"使用方",
{
{"订单量",each List.Sum([订单数量])}
},1)
或者即上面的1还可以省略。结果下图所示。
B.局部分组（GroupKind.Local）
局部分组的第4个参数写成0就是局部分组。
= Table.Group(源,"使用方",
{
{"订单量",each List.Sum([订单数量])}
},0)
结果如下图所示。
通过上面的全局分组与局部分组的案例可以看出，全局分组是将表中所有相同的类别进行归类；而局部分组是只对连续相同的类别进行归类。
这个功能有什么用呢，可以用来判断连续性的问题，比如判断员工的连续上班迟到的天数，商品是否断码以及球队的最大连胜场次的问题。
下面就举一个员工连续迟到的次数的问题。如图所示。
对于这个问题，分步来看每个步骤的结果。
首先对数据进行局部分组，即对“考勤类型”进行局部分组，即将连续相同的进行分组。如果如下图所示。
分组完成后对“考勤类型”进行筛选，筛选出“迟到”的记录。如图所示。
最后再进行一次分组即可完成。分组的条件为“次数里面的最大值即可”。
let
源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表5"]}[Content],
局部分组 = Table.Group(源,{"员工姓名","考勤类型"},
{
{"次数",each List.Count([考勤类型])}
},0),
筛选 = Table.SelectRows(局部分组,each [考勤类型]="迟到"),
连续最大 = Table.Group(筛选,"员工姓名",
{
{"连续迟到最大次数",each List.Max([次数])}
}
)
in
连续最大
当然对于上面的案例，还有其他更中简单的方法。这里只对Table.Group函数进行讲解与说明。
案例-3
讲了前面的两个例子后，对于分组的基本的用法有一个更加深刻地理解。那第紧接着再讲第5个参数，第5个参数是对第二个参数，即关键字的一个判断，判断值是一个逻辑值。
通常用(x,y)=>Number.From()固定格式来处理所判断后的条件值。x代表每一个分组的第一行，y为x当前行及下面的每一行。
如图所示，还是上面的例子，只是做了一个更改，就是每个姓名下面的都是空白，即null值。如何进行分组时，可向下填充。但这里为了讲解Table.Group函数 第5个参数的用法。如何对姓名及以下记录中的null值归纳在一起进行分组。
此时可以利用该第5个参数为function的属性去扩展。
= Table.Group(源,"员工姓名",
{"次数",each List.Count([考勤类型])},0,
(x,y)=>Number.From((y is text)))
对于这个用法相比前面的用法来说就比较地复杂了。第5个参数的属性是对第2个参数，即关键字进行判断。对于上面的题目中的原理可以理解成遍历判断。
过程可以理解为：
第1次分组：
x="安原"时，y为"安原"以下的值，即y={null,null,null,null,null,null,null,null,安丁红,null,null,null,null,null,null,null,杨玉梅,null,null,null,null,null,null,null,null}.所以判断y里的每个元素是否为文本。即：
第1个null值判断，y=null，结果为FALSE，不满足条件，为第1组，即"安原组"；
第2个null值判断，y=null，结果为FALSE，不满足条件，为第1组，即"安原组"；
……
第8个null值判断，y=null，结果为FALSE，不满足条件，为第1组，即"安原组"；
第9个null值判断，y="安丁红"，结果为TRUE，此时满足条件，完成第一次分组，再以出现的文本值的位置为第2个分组的开始，继续进行第二次分组。
第2次分组：
x="安丁红"时，分组的逻辑与上面的是一样的，此时的y为"安丁红"以下的值，即y={安丁红,null,null,null,null,null,null,null,杨玉梅,null,null,null,null,null,null,null,null}。
依据以上的逻辑进行分组，直到所有的数据被判断完成。如果用图可以表示为：
(x,y)=>的形式还可以写成其他的，不拘泥这一种。但是目前Table.Group函数的第5个参数还不是特别地明朗。期待大家更多地去挖掘与研究。
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