2024年4月23日发(作者：)
有的时候，数据类型格式的不规范会导致对其进行数据类型设定时产生
Error
值。例如，由于
Apr
列和
May
列下面的
数据除了数字以外，还有字母和符号信息，导致
Power BI
无法自动将该列的数据类型设定为小数，也就无法对这
两列的内容进行算术运算。
如果强制将
Apr
列的类型转换成小数，则表单中会出现
Error
值。如果直接将这种表单导入到
Power BI
当中，
Error
值会把自动替换成空值，以便保证
Apr
列内其他的数据可以按照小数类型进行处理。
如果不想把
Error
值当做空值进行处理，可以选中
Apr
列，然后右键选择
“
替换错误
”
选项来对
Error
值进行替换。替换
完毕后，
Power BI
会将
Apr
列下所有
Error
值都替换成指定值。
如果不想把
Error
值做统一替换，而是想要将
Apr
列下的
(F)
去掉，则可以对在
Apr
列进行数据格式设定前，通过使
用
“
替换值
”
功能，将
(F)
替换成空。
如果想进一步的，对有问题的数据按照一定条件计算，则可以通过使用
IF
函数来实现。例如，对于
Apr
列下的
-
0.01§
这个值，如果想对应行
May
列下的数据包含
(T)
这个关键字，就将
§
替换成
0.05
，则可以通过下面这个
M
表达
式来实现。
#"Conditional Replaced Value" = eValue(#"Replaced Value", each[Apr],each if ns([May],"(T)
") then "0.05" else[Apr], eValue,{"Apr"})
除了以上这些处理
Error
值的方法，还可以使用
“
删除错误
”
功能将包含
Error
值的整个一行进行删除。分析师可以根
据实际需求灵活选择剔除
Error
值的方法。
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