Power Query在處理資料、解析資料的基礎上，並不僅僅是針對文字、數值、日期與時間等類型的資料而已，資料結構中的資料表、資料欄位、資料記錄，也都有其對應的儲存體，我們稱之為容器。在Power Query的資料結構中，會涉獵到資料表(Table)、記錄(Record)、清單(List)等容器，更是儲存與擷取結構化資料的重要元素，若要了解資料的深化、探勘、萃取、轉換、…等技巧，就必須深入了解這三大容器的關係、轉換、編碼與相關函數的運用。雖說使用Power Query操作介面與功能選單，就可以達到資料查詢的目的，但多方瞭解這些容器的標示方式，將有助於您再匯入JSON、XML等資檔案時，會有莫大的助益。
在Power Query的查詢結果中，資料表格(Table)的架構上，橫向的資料列是稱之為一筆筆的Record(資料記錄)、縱向的資料欄位則是稱之為一個個的List(清單)。而Table、Record、List即儲存著行列架構的資料內容，正是M語言的三大重要容器，若要以物件導向的觀念來看，這三大容器也都是物件。
因此，當您使用Power Query匯入外部資料檔案時，在轉換成結構化資料後，最常見的查詢結果就是這些內容。而Power Query亦會自動辨別匯入的資料，套用適當的資料型態(Data Type)或稱之為資料型別或資料行型態(Column Type)。
這在每一個資料行名稱的左側圖示可以看出端倪。例如：［ABC］是代表文字(Text)資料型態、［123］是代表整數(Whole Number)資料型態、［1.2］是代表實數(Decimal Number)資料型態。若想要在Power Query查詢編輯器裡進行資料型態的變更，只要點按該資料行名稱左側圖示，從可從展開的下拉式選單中點選而套用。
List(清單)
若比擬於Excel工作表或者資料庫裡的資料表，Power Query的List(清單)如同是垂直方向的資料欄。在Power Query裡是使用一對大括號{}來表示List，而List裡的元素可以是Number(數字)、Text(文字)、List(清單)、Record(記錄)、Table(資料表)等資料型態的內容。在建立與描述List裡的元素時，元素彼此之間要以逗點分隔。例如：
={2,5,9,11,6,5,3,10,30}
這是一個包含了9個元素，且都是數值資料的List。以下其他諸如以下的寫法，都是建立List的概念：
={1,2,3,7,8,9}
={"蘋果","柳丁","葡萄","鳳梨","火龍果","香蕉"}
={{1,2,3,7,8,9},{125,256,345,285,420,186},{88,66,102,94,70,58}}
={{新竹,台北,高雄,桃園,新北市,屏東},{"蘋果","柳丁","葡萄","鳳梨","火龍果","香蕉"},{A級,B級,C級,C級,B級,A級}}
={{240,108,132,97,86,49},{"蘋果","柳丁","葡萄","鳳梨","火龍果","香蕉"}}
看看這樣的描述，Power Query的List(清單)，是不是雷同JSON資料格式中的陣列呢！只是JSON資料格式中的陣列符號是一對大括號，但放心，Power Query會自動識別與轉換的。而在Power Query的操作環境裡，亦提供有清單轉換為表格的功能選項，這在處理資料傳換成RAW DATA時是非常重要的。
Record(記錄)
瞭解了Power Query的List(清單)結構、語法與特性後，就來談談另一個Power Query容器：Record(記錄)囉！就像是Excel工作表橫向的資料列，在資料表的結構上，橫向便是一筆一筆的資料記錄。在Power Query裡是使用一對中括號[]來表示一筆資料記錄。藉由欄位名稱與欄位值來表達該筆資料記錄的內容，而欄位與欄位之間，則以逗點作為分隔符號。每一個欄位資料的內容，則是由一個等式來敘述，等號的左邊是欄位名稱，也就是資料行名稱，等號的右邊則是該欄位的值。欄位名稱兩側不需要雙引號，但是若欄位的值是文字資料，則必須要加上一對雙引號。因此，一筆Record(記錄)的基本撰寫語法為：
[欄位1名稱=值, 欄位2名稱=值, 欄位3名稱=值,…]
例如，建立一筆資料記錄：
=[工號="E9002",姓名="林美如",工時=87,時薪=650]
大家看出端倪了嗎？這不正是我們談論過JSON的物件，其「鍵值對」(Key-Value Pairs)所組成的無序集合之表達嗎？，若集合裡有多組「鍵值對」，則彼此之間用逗號分隔，最外圍則以大括號 {} 包裹。而「鍵值對」裡的鍵(Key)是字串，值(Value)可以是字串、數字、布爾值、null、物件或陣列。例如：
{
"姓名": "楊佑臻",
"年齡": 30,
"會員": false
}
而在Power Query的M語言中，就可以寫成：
= [姓名="楊佑臻",年齡= 30,會員= false]
至於多筆資料記錄的表示時，可參考如下圖所示，比較一下JSON格式的寫法，以及對應到Power Query傳換後的M語言標示方式：
您看，以後在操作Power Query時，總是難免會看到這些符號、這些標示方式，看完這系列文章後，您不但不會覺得奇怪，處理資料轉換工作肯定會更上手。相信即便不是資訊科技出身的您，一定還會覺得很有成就感吧！
Power Query所論及的Table(表格)指的資料表(Data Table)，可不是一般Word繪製的表格喔！這是縱向行(Column)和橫向列(Row)結構所組成一系列二維陣列資料結構(Array Data Structure)的集合，是資料庫(Database)的主要儲存元件。匯入外部資料至Power Query查詢編輯器環境，即是資料表形式的查詢結果。
Table(資料表)
Power Query的另一個容器為Table資料表，除了匯入外部資料可以建構出資料表格式的RAW DATA外，在查詢編輯器裡也可以利用M語言的#table函數，輕鬆建立一個資料表，其語法為：
#table(columns as any, rows as any) as any
其中第1個參數columns是資料行名稱(也就是欄位名稱)，以List架構來撰寫，而第2個參數rows也可以是List的結構，List裡的每個項目元素便是包含資料表裡的各欄位名稱，以及每一筆資料列的各欄位內容。例如：
單欄且單一儲存格的表格，若表示時薪為757元，則可以寫成：
=#table({"時薪"},{{575}})
如果所建立的Table是三個資料行，也就是包含三個資料欄位(時薪、姓名、工時)的1列資料(575、李妍嬪、82)，則建立此表格的M語法為：
=#table({"時薪","姓名","工時"},{{575,"李妍嬪",82}})
若要建立多欄多列的資料表，例如延續剛剛的實作內容，可以撰寫出三個資料欄位、3筆資料列的表格：
=#table({"時薪","姓名","工時"},{{575,"周育昇",82},{765,"歐陽志成",82},{575,"楊佑臻",82}})
系列文章
(1/5) 物件的概念與結構
(2/5) 再談JSON的架構
(3/5) Power Query的容器
(4/5) Power Query匯入Json實務範例1
(5/5) Power Query匯入Json實務範例2
