Extraer valores de columnas alfanuméricas con Power Query

En la nota anterior vimos con que facilidad Power Query nos permite extraer valores numéricos de una cadena de texto mixta (letras y números).
En los casos que analizamos el texto a dividir o de donde debíamos extraer los valores, tenía cierto orden; letras y luego números o números y luego letras.
Anticipándome a mis avisados lectores propuse la situación en la cual el texto a dividir, que contiene tanto números como letras, no sigue ningún patrón u orden, como en este ejemplo

Para casos como éste Dividir columna no nos sirve. Pero Power Query no nos deja librados a nuestra amarga suerte; en su baúl de herramientas tenemos Columna a partir de los ejemplos, en el tab Agregar columna 

Dividir columnas con Power Query - tercera nota

En las previas notas del tema vimos las ventajas de usar Dividir columna del Power Query sobre la funcionalidad Texto en columnas del Excel clásico (y no será un exceso volver a enfatizar que, en todo lo relacionad con transformación de datos, Power Query es muy superior a Excel clásico).

Power Query es una herramienta en constante evolución. Microsoft ha incorporado últimamente cuatro nuevas opciones a Dividir columna a las "clásicas" Por delimitador  y Por número de caracteres

Estas nuevas opciones facilitan aún más la tarea de extraer valores o dividir columnas. Veamos por ejemplo la siguiente situación: se nos pide extraer los valores numéricos de las celdas de la columna A

Dividir columnas con Power Query - segunda nota

En la nota anterior comparamos Texto en columnas  de Excel Clásico con Dividir Columna  de Power Query para mostrar cuanto más eficiente es esta última herramienta.
En esta nota voy a mostrar una situación imposible de resolver cob Texto en Columnas  y que Power Query lo hace con facilidad.
Consideremos esta tabla de clientes agrupados por vendedores

En otra tabla tenemos las ventas a cada cliente. Ahora supongamos que se nos pide calcular las comisiones de cada vendedor para lo cual tenemos que totalizar las ventas por vendedor. Obviamente los datos están organizados de manera tal que no podemos realizar la tarea. Necesitamos "aplanar" la tabla de tal manera que en cada fila haya una celda con el nombre del vendedor y la la celda contigua el nombre del cliente. De esa manera podremos usar Combinar consultas del Power Query para calcular las ventas por vendedor (o, si prefieran y espero que no lo prefieran, usar BUSCARV para extraer las ventas en cada fila y luego resumirlas con una tabla dinámica o SUMAR.SI).
Vamos a mostrar como hacerlo con Power Query es cuestión de segundos.