你的初始思路完全没问题——逆透视其他列确实是处理这种动态年份度量列场景的核心第一步，接下来只需要补充两步就能得到你想要的最终格式。下面是一步步的详细操作，完全适配年份逐年递增的需求：

步骤1：确认初始逆透视操作（你已完成，再巩固下细节） #

• 选中所有维度列（Country、Category、Product）
• 点击转换选项卡 → 逆透视列 → 逆透视其他列
• 此时你会得到包含Attribute（原度量列名，如QTY_2018）和Value（对应数值）的临时表

步骤2：拆分度量名称与年份 #

现在需要把Attribute列拆成Measure和Year两个维度：

• 选中Attribute列
• 点击转换选项卡 → 拆分列 → 按分隔符
• 分隔符选择下划线，设置拆分成两列，分别命名为Measure和Year
• （可选）如果需要Year为数值类型，选中Year列 → 转换 → 数据类型 → 整数

步骤3：透视度量列得到最终格式 #

这一步把行转成列，得到你要的QTY、Value这类独立度量列：

• 选中Measure列
• 点击转换选项卡 → 透视列
• 在弹出的窗口中：
  • 值列选择Value
  • 聚合函数选择求和（因为每个Country-Category-Product-Year-Measure组合都是唯一的，求和不会改变数值）
• 点击确定后，就会自动生成对应每个度量名称的列，完全匹配你期望的输出格式

为什么这个方案支持动态年份？ #

• 第一步用的是逆透视其他列，不管后续新增多少年份的度量列（比如QTY_2021、Value_2021），都会被自动纳入逆透视范围
• 拆分和透视步骤都是基于列的规则（下划线拆分、度量列透视），新年份的数据会被自动识别处理，用户只需要刷新查询即可

应对新增度量名称的情况 #

如果后续新增了度量名称（比如Cost_2021），操作成本极低：

1. 刷新查询，新增的列会被自动逆透视进来
2. 透视步骤会自动识别新的Measure值，生成对应的列；如果没有自动生成，重新执行一次透视操作即可（因为度量名称新增极少，手动操作完全可控）

补充：用M代码固化自动化流程 #

如果你想避免手动操作的误差，可以在Power Query高级编辑器中替换成以下代码（基于你的样本数据）：

let
    源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content],
    逆透视其他列 = Table.UnpivotOtherColumns(源, {"Country", "Category", "Product"}, "Attribute", "Value"),
    拆分列按分隔符 = Table.SplitColumn(逆透视其他列, "Attribute", Splitter.SplitTextByDelimiter("_", QuoteStyle.Csv), {"Measure", "Year"}),
    更改类型 = Table.TransformColumnTypes(拆分列按分隔符,{{"Year", Int64.Type}, {"Value", Int64.Type}}),
    透视列 = Table.Pivot(更改类型, List.Distinct(更改类型[Measure]), "Measure", "Value", List.Sum)
in
    透视列

这段代码的核心是List.Distinct(更改类型[Measure])，它会自动识别所有存在的度量名称，不需要手动指定，完美适配少量新增度量的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alan Schofield