错误原因 #

原代码中Value.Type(#"Removed Columns"{0}[_])的写法存在语法问题：_代表的是列名字符串，Power Query无法通过[_]这种字段访问语法直接处理文本类型的列名，因此触发了"无法对文本类型应用字段访问"的错误。另外，依赖行数据判断类型还可能存在隐患（比如第一行是空值时，Value.Type会返回type any导致误判）。

修正方案 #

直接利用Table.Schema返回的列元数据来筛选数值类型列，这种方式更可靠且语法正确：

// 步骤1：从表结构中筛选所有数值类型列
TransformRules = 
    Table.SelectRows(Table.Schema(#"Removed Columns"), 
        each List.Contains({"Int64.Type", "Double.Type", "Decimal.Type"}, [TypeName])
    )
    |> Table.ToRecords
    |> List.Transform(_, each {[Name], each List.Sum(_), type nullable number}),

// 步骤2：按JobNumber分组并应用聚合规则
#"GroupedRows" = Table.Group(
    #"Removed Columns",
    {"JobNumber"},
    TransformRules
)

代码说明 #

1. 筛选数值列：通过Table.Schema获取表的结构信息，筛选出类型为整数、双精度浮点数、十进制数的列，覆盖所有常见数值类型。
2. 生成聚合规则：将筛选后的列信息转换为记录，再映射成Table.Group需要的{列名, 聚合函数, 返回类型}格式。
3. 分组聚合：传入分组键和自动生成的规则，完成批量聚合，后续新增数值列无需手动修改代码。

替代修正（兼容原逻辑） #

如果坚持依赖行数据判断类型，可将原代码中的字段访问改为Record.Field：

// Step 1: 识别数值列
DecimalColumns = List.Select(
    Table.Schema(#"Removed Columns")[Name],
    each Value.Type(Record.Field(#"Removed Columns"{0}, _)) = type number
),

// Step 2: 生成聚合规则
TransformRules = List.Transform(DecimalColumns, each {_, each List.Sum(_), type nullable number}),

// Step 3: 分组聚合
#"GroupedRows" = Table.Group(
    #"Removed Columns",
    {"JobNumber"},
    TransformRules
)

这种方式修复了语法错误，但仍存在依赖行数据的隐患，优先推荐第一种方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stephanie Noyce