视频讲解 | 匹配特定数据的优化思路及解法，还有一个好用又好记的函数！

自从小黄书有幸被拉登老师选为其训练营的教材，也让我有机会接触到更多营里小伙伴们的实际工作案例。

下面这个就是其中一个工作案例——有哪些产品（品种）存放在了不标准的仓位上。

这个问题本身并不复杂，但是，这个案例却有一些很值得说一说的内容。

首先，是一个涉及到问题简化（或者说优化）的思路——把非相关的（干扰）数据去掉。

因为，在这个问题上，我们只要识别出不标准的仓位，因此，标准的仓位信息其实我们用不着，因此，在进行处理之前，可以直接先通过筛选过滤掉，这样不仅能使得后续的处理更加简单，还能减少数据的处理量（判断范围），从而提升处理效率：

将标准的数据去除后，我们只需要判断某个品种所存放的仓位是否包含有非标准的仓位（参数表中的仓位）即可，因此，直接写公式得到结果：

= if List.AnyTrue( 
           List.Transform( 
                  参数[仓位],
                  (x)=>Text.Contains([仓位],x) 
             ) 
        )
    then "不标准"
    else ""

关于List.Transform，是经常用来做批量处理的函数，前面的文章《用Power Query轻松批量抓取A股数据，及列表转换函数（List.Transform）的使用》里有详细讲解。

而List.AnyTrue函数，功能如其名称，只要一个List里有任何一个值为True，结果即为True，是判断多条件“或”的常用函数——请记住它！