1、基于Power Query强大功能，合并以日期命名的工作簿；
2、自动识别近N天的值（以下简称Ln）；
先准备数据，如下图所示：
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在一个文件夹中有N个工作簿，每个工作簿里边代表的是当天的销售数据明细。
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上图是每个表中的数据列表，包括工号、入职日期，以及对应的销售数据。
我们想将这个文件夹中的所有工作簿数据导入到Power Query中，操作步骤就不再赘述了，效果如下图所示：
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这一步记得将工作簿的文件名保留下来，用于基于文件名提取日期中的月和日。
将name命名为【文件名】，效果如下图所示：
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在选项卡上依次单击【添加列】→【自定义列】，操作步骤如下图所示：
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在弹出的【自定义列】对话框中，【新列名】输入“日期”；
【自定义列公式】输入以下公式：
（左右拖动滚动条，查看完整公式）
#date(2024,Number.From(Text.Start([文件名],2)),Number.From(Text.Middle([文件名],2,2)))如下图所示：
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这一步操作的作用是从【文件名】分别提取月份和日，再将月份和日，以及固定的2024年，合并成一个年月日的组合。
执行后得到的效果如下图：
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即在Power Query中增加了一个【日期】列，日期的值来自工作簿的名称。
依照此方法，我们添加另一个自定义列，【新列名】输入“判断”，【自定义列公式】输入以下公式：
（左右拖动滚动条，查看完整公式）
Number.From(#date(Date.Year(DateTime.LocalNow()),Date.Month(DateTime.LocalNow()),Date.Day(DateTime.LocalNow()))-[日期]) <4
如下图所示：
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单击【确定】按钮后，得到的效果如下图所示：
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即在Power Query中增加一个判断是否是最大日期L4的判断。
接下来我们将做好的数据处理，返回到工作表中，如下图所示：
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因为我们只要结果，不需要具体的数据明细，所以在这里选择【数据透视表】。
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创建【数据透视表】的效果如下图所示：
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上图是所有日期的销售情况，且在右侧有一个【判断】的切片器，当选择【判断】切片器上的“TRUE”选项后，得到的效果如下图所示。
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在左侧的数据表中，则显示从最后的日期往前推4天的数据。
图文作者：梁才
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