Power Query技术问询：基于多单元格条件逻辑提取行值

如果用Python的pandas库处理这类数据，直接用下面的代码就能搞定所有需求：

1. 筛选动态列：先找出除Custom外的所有列

   dynamic_cols = [col for col in df.columns if col != 'Custom']
   

2. 类型转换+空值/错误值处理：把动态列转成数值类型，无法转换的内容和空值都替换成空字符串

   df[dynamic_cols] = df[dynamic_cols].apply(
       lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce').fillna('')
   )
   

3. 新增最大值列：计算每行动态列的最大值，全为空的行显示空字符串

   df['Max_Value'] = df[dynamic_cols].replace('', float('nan')).max(axis=1).fillna('')
   

关键逻辑说明 #

• pd.to_numeric(errors='coerce')会把像"1 EA"这类非数值内容转成NaN，再用fillna('')统一替换为空字符串，同时搞定空值和错误值的处理。
• 计算最大值前，要先把空字符串转回NaN（不然没法做数值运算），用max(axis=1)取每行的最大值后，再把结果里的NaN（对应所有动态列都是空的行）转回空字符串。

这套代码不管动态列有多少个，都能自动适配，完全符合你的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anushka A