我们可以将现有查询中的数据处理流程转换成自定义的 M 函数，以达到多次复用及自动化的效果。将查询转换成自定义函数的过程可以形象地理解为 “打包” 数据处理步骤。合并不规范文件时，需要对每一个文件都执行一些固定操作，比如提升标题、删除空行和空列、替换值等，这些清洗流程都可以封装成可重复使用的函数，方便后续调用。
示例数据一共有 4 个月的销售数据，现在需要将它们合并进行汇总分析。1月数据内容如下：
观察 1 月数据，如上图所示。第 1、2 行是空行，加载到 Power Query 后将会显示成 null，因此需要删除前两行。另外，由于系统原因，D 列是空列，需要删除。同时为了更好地分析各产品情况，我们需要将数据进行逆透视处理。每个月的数据都符合以上特点，都需要删除前两行、删除 D 列、进行逆透视处理。
既然数据处理步骤都是标准化的，那么在 Power Query 中就可以通过自定义函数实现自动化，具体操作如下。
（1）选择一个月的数据作为查询样本进行处理，这里我们选择 1 月的数据作为样本。以 “从 Excel 工作簿” 的形式导入 1 月的销售数据，如下图所示。
2）对 1 月的数据进行清洗，删除前两行、删除第 4 列、提升标题，逆透视客户编号以外的其他列。以上步骤操作完，1月的数据存在的问题就处理完了，得到的数据就是我们可以用来进一步分析的数据，如下图所示。
3）对1月数据执行的所有数据处理步骤都需要应用在个月的数据中。所以我们封装的的 M 函数就以 1 月数据处理流程为基础。打开 “高级编辑器”，按照自定义函数的语法要求修改查询。首先在 let 语句上方输入定义参数的语句：(filepath)=>。找出查询中的文件路径，将其替代为参数 filepath，如下图所示。
4）单击 “完成” 以后，可以看到 1 月数据处理流程已经被转变成了函数，修改函数名称为 “转换函数”，如下图所示。在输入参数中输入数据所在文件路径，就可以调用之前的处理流程对数据进行一系列的转换了。
（5）获取所有文件的文件路径。批量获取文件路径信息可以通过从文件夹功能实现，文件信息列表的众多列中就有文件路径，如下图所示。
（6）仅保留 Name 列和 Folder Path 列，新建自定义列调用自定义函数，输入以下自定义列公式：= 转换函数([Folder Path]&[Name])。单击 “确定” 以后，可以看到在自定义列中，各月的数据已经按要求转换成功，所有表格都从二维表变成了一维表，如下图所示。
（7）使用 Table.Combine() 函数合并自定义列中的表，如下图所示。
基于现有查询定义自定义函数的关键是找到可以用参数替代的部分。我们可以在查询的任意阶段定义参数，这取决于我们想要封装的具体步骤包含哪些部分。自定义函数的参数可以有多个。在查询中重复出现的操作对象，我们都可以将其设置为参数。
今天内容就这些。
