5个PQ错误处理方式，最后一个其实最重要！

- 方式1. try -

在我的基础系列文章《收藏！35篇PQ文章合集，速度下载全套材料！》里，其中有一篇是关于try...otherwise...的介绍，这是针对可能出现错误的情况下，对错误进行处理的常见方式：

当然，try不仅仅是和otherwise形成组合，还有我前面文章《PQ里try的真正用法！99%的人都不知道！》里讲的如何通过try得到判断结果的方法。

但是，参与我视频课程的朋友应该很多都知道，我在视频课里强调过，类似于Excel的IFERROR、ISERROR，PQ里的try，PP里的IFERROR等，都是万不得已时才用的方式，因为这种错误判断会极大地影响运算效率。所以，不要看到错误就去try，会卡的。

- 方式2. 删除错误 -

除了前面讲的try，在很多实际工作中，出现错误时，往往这些错误的值是不需要的，其牵连的结果时一整行的数据都可能失去意义，从而不能参与数据分析，这种时候，错误处理就是要把有错误的行给删掉。在PQ中，删除错误行非常简单，如下图所示操作即可：

- 方式3. 替换错误 -

当然，也有很多时候，一行上某个值的错误并不影响整行数据的情况，因此要求对错误进行一定规则的替换，也是数据整理过程中的一个关键，这一点在Power Query里也得到了很好的支持，如下图所示，完全可以直接通过按钮操作完成。

方式4. 提前避免错误

在日常工作中，有很多错误其实是可以预判的，这种情况下，应尽可能明确可能发生错误的情况，直接进行提前的干预。如经典的例子——开平方出现负数时的处理：

- 方式5. 源头避免错误 -

如果可能从源头上把错误的数据处理掉，其实是最好的方法，也必须作为错误数据处理的努力方向——即使一时可能无法实现！

因为源头的错误处理，不仅为在PQ里避免因错误处理带来的效率问题，还可能找到源头数据产生错误的真正原因，从而得到正确的数据，而不是可能错误的、修复的、缺失的数据。

当然，这一点往往也是最难的，因为这不仅是技术问题，而是如何跟提供数据的人打交道的问题，但无论如何，应努力争取，同时记住，打造好自己的数据处理和分析能力，会极大提升你的说服力和影响力。