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很多朋友在数据处理过程中经常碰到这样的数据和转换要求：即一些本来应该是多列的内容，全堆到了一列里。
这个问题的解法很多，这个文章里，将从一个经典的解法开始，到后面的非常简单的函数解法，以及涉及到的建议大家系统学习的函数，做一个全面的讲解。
经典的解法如下，虽然步骤看起来有点儿多，但熟练之后，操作起来还是很快的。
Step-1：获取数据
Step-2：添加索引列
Step-3：添加取模（余数）列
重要基础知识：Power Query里的行标是从0开始的，如图中左边标志的第1行，在系统内的行标实际是0，以此类推。
Step-4：以不聚合的方式透视列
Step-5：选中出订单号列以外的订单信息列，【向上】填充
Step-6：通过筛选去除多余行
Step-7：右键菜单删除索引列
Step-8：修改列名
Step-9：数据上载
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关于这个问题的解法，其实还有很多，很早之前我就录过一个视频讲解，包括2种操作方法（其中第1种即为上面的方法），视频中的第2个操作方法，更加简洁精巧：
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虽然这两个操作的方法都不复杂，不过，随着Power Query的不断更新，以及对函数的深入学习，通过M函数来解决这个问题，变得非常、非常、非常简单！
只需要两个简单函数：即先通过List.Split函数将原始数据进行拆分，然后再用Table.FromRows函数将拆分好的数据合并到一个表里！
其中的List.Split函数也非常简单，就是按多少个元素（这里是5）为一组对数据进行拆分，单独拿出来看如下图所示：
当得到数据拆分后的列表，即可以通过Table.FromRows生成明细表。关于表、行、列转换的知识，大概涉及以下10个左右关键函数，这里只用到其中的一个：
关于所有这些函数，建议直接通过下面这个不到20分钟的视频进行一次系统的学习：
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前几天，在微信群（公众号发送消息可获取最新加群二维码）里对于学习Power Query有个小讨论，焦点问题是：PQ是否要深入学？
反方观点：
1） 数据清洗是价值最低的工作，最好不做，非要做，花的时间越少越好，老做数据清洗，工资肯定高不了，没啥价值，要想办法赶紧交出去，要最后秀出来那块才能让人看到。
2） 微软做这个工具就是不想让用户学代码，不要反其道行之，所以，对于PQ，不需要学太多函数，按钮点点基本都够用了。
正方观点：
1） 实际工作中数据清洗的工作却是必须做的，公司很需要数据清洗， 并且这个事情还不能做错。
2） 很多公司分工没有那么细 ，都是一人包揽的，起码开始的时候是一人包揽的，尤其在推广power bi的过程中，微软营销上不给力，只能靠自己。
就我个人接触的大多数用Excel或Power BI的人来说，数据清洗的工作基本都是一人包办的，极少数见到可以把数据清洗的工作交由他人来做，而自己只做建模和后续的分析——除了一些财务、咨询类的岗位，他们手上的数据通常来说本身就相对规范。
所以，很多时候，我们还是要先过数据清洗这一关，但是，也正如上面反方的观点，数据清洗的工作的确是很难体现价值的（起码很难让老板看得见），所以，如果能交出去当然最好，但是，如果必须自己做，也一定要知道自己在干什么，为什么干——数据清洗不是目标，只是过程！脚踏实地地做好数据清洗的工作时，一定也要仰望星空：掌握数据建模以及做好结果呈现、解析。
可喜的是，Power系列功能以及Power BI产品是真的很好用，用户接触后基本都会非常喜欢，所以，这个活儿，吃力，但还算讨好。
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