Объединение нескольких таблиц excel в одну power query в excel - Word и Excel

Постановка задачи

Давайте разберем красивое решение для одной из весьма стандартных ситуаций, с которой рано или поздно сталкивается большинство пользователей Excel: нужно быстро и автоматически собрать данные из большого количества файлов в одну итоговую таблицу.

Предположим, что у нас есть вот такая папка, в которой содержится несколько файлов с данными из филиалов-городов:

Количество файлов роли не играет и может меняться в будущем. В каждом файле есть лист с именем Продажи, где расположена таблица с данными:

Количество строк (заказов) в таблицах, само-собой, разное, но набор столбцов везде стандартный.

Задача: собрать данные из всех файлов в одну книгу с последующим автоматическим обновлением при добавлении-удалении файлов-городов или строк в таблицах. По итоговой консолидированной таблице затем можно будет строить любые отчеты, сводные таблицы, фильтровать-сортировать данные и т.д. Главное — суметь собрать.

Подбираем оружие

Для решения нам потребуется последняя версия Excel 2016 (в нее нужный функционал уже встроен по умолчанию) или предыдущие версии Excel 2010-2013 с установленной бесплатной надстройкой Power Query от Microsoft (скачать ее можно здесь). Power Query — это супергибкий и супермощный инструмент для загрузки в Excel данных из внешнего мира с последующей их зачисткой и обработкой. Power Query поддерживает практически все существующие источники данных — от текстовых файлов до SQL и даже Facebook

Если у вас нет Excel 2013 или 2016, то дальше можно не читать (шучу). В более древних версиях Excel подобную задачу можно реализовать только программированием макроса на Visual Basic (что весьма непросто для начинающих) или монотонным ручным копированием (что долго и порождает ошибки).

Шаг 1. Импортируем один файл как образец

Для начала давайте импортируем данные из одной книги в качестве примера, чтобы Excel «подхватил идею». Для этого создайте новую пустую книгу и…

если у вас Excel 2016, то откройте вкладку Данные и выберите Создать запрос — Из файла — Из книги (Data — New Query- From file — From Excel)
если у вас Excel 2010-2013 с установленной надстройкой Power Query, то откройте вкладку Power Query и выберите на ней Из файла — Из книги (From file — From Excel)

Затем в открывшемся окне переходим в нашу папку с отчетами и выбираем любой из файлов-городов (не играет роли какой именно, т.к. они все типовые). Через пару секунд должно появиться окно Навигатор, где нужно в левой части выбрать требуемый нам лист (Продажи), а в правой отобразится его содержимое:

Если нажать в правом нижнем углу этого окна кнопку Загрузить (Load), то таблица будет сразу импортирована на лист в исходном виде. Для одиночного файла — это хорошо, но нам нужно загрузить много таких файлов, поэтому мы пойдем немного другим путем и жмем кнопку Правка (Edit). После этого должен в отдельном окне отобразиться редактор запросов Power Query с нашими данными из книги:

Это очень мощный инструмент, позволяющий «допилить» таблицу под нужный нам вид. Даже поверхностное описание всех его функций заняло бы под сотню страниц, но, если совсем кратко, то с помощью этого окна можно:

отфильтровывать ненужные данные, пустые строки, строки с ошибками
сортировать данные по одному или нескольким столбцам
избавляться от повторов
делить слипшийся текст по столбцам (по разделителям, количеству символов и т.д.)
приводить текст в порядок (удалять лишние пробелы, исправлять регистр и т.д.)
всячески преобразовывать типы данных (превращать числа как текст в нормальные числа и наоборот)
транспонировать (поворачивать) таблицы и разворачивать двумерные кросс-таблицы в плоские
добавлять к таблице дополнительные столбцы и использовать в них формулы и функции на встроенном в Power Query языке М.
…

Для примера, давайте добавим к нашей таблице столбец с текстовым названием месяца, чтобы потом проще было строить отчеты сводных таблиц. Для этого щелкните правой кнопкой мыши по заголовку столбца Дата и выберите команду Дублировать столбец (Duplicate Column), а затем щелкните правой кнопкой мыши по заголовку появившегося столбца-дубликата и выберите команды Преобразование — Месяц — Название месяца:

Должен образоваться новый столбец с текстовыми названиями месяца для каждой строки. Дважды щелкнув по заголовку столбца, его можно переименовать из Копия Дата в более удобное Месяц, например.

Если в каких-то столбцах программа не совсем корректно распознала тип данных, то ей можно помочь, щелкнув по значку формата в левой части каждого столбца:

Исключить строки с ошибками или пустые строки, а также ненужных менеджеров или заказчиков можно с помощью простого фильтра:

Причем все выполненные преобразования фиксируются в правой панели, где их всегда можно откатить (крестик) или изменить их параметры (шестеренка):

Легко и изящно, не правда ли?

Шаг 2. Преобразуем наш запрос в функцию

Чтобы впоследствии повторить все сделанные преобразования данных для каждой импортируемой книги, нужно преобразовать наш созданный запрос в функцию, которая затем будет применяться, по очереди, ко всем нашим файлам. Сделать это, на самом деле, очень просто.

В редакторе запросов перейдите на вкладку Просмотр и нажмите кнопку Расширенный редактор (View — Advanced Editor). Должно открыться окно, где все наши предыдущие действия будут записаны в виде кода на языке М. Обратите внимание, что в коде жестко прописан путь к файлу, который мы импортировали для примера:

Теперь аккуратно вносим пару правок:

Смысл их прост: первая строка (filepath)=> превращает нашу процедуру в функцию с аргументом filepath, а ниже мы меняем фиксированный путь на значение этой переменной.

Все. Жмем на Готово и должны увидеть вот это:

Не пугайтесь, что пропали данные — на самом деле все ОК, все так и должно выглядеть Мы успешно создали нашу пользовательскую функцию, где запомнился весь алгоритм импорта и обработки данных без привязки к конкретному файлу. Осталось дать ей более понятное имя (например getData) на панели справа в поле Имя и можно жать Главная — Закрыть и загрузить (Home — Close and Load). Обратите внимание, что в коде жестко прописан путь к файлу, который мы импортировали для примера.. Вы вернетесь в основное окно Microsoft Excel, но справа должна появиться панель с созданным подключением к нашей функции:

Шаг 3. Собираем все файлы

Все самое сложное — позади, осталась приятная и легкая часть. Идем на вкладку Данные — Создать запрос — Из файла — Из папки (Data — New Query — From file — From folder) или, если у вас Excel 2010-2013, аналогично на вкладку Power Query. В появившемся окне указываем папку, где лежат все наши исходные файлы-города и жмем ОК. Следующим шагом должно открыться окно, где будут перечислены все найденные в этой папке (и ее подпапках) файлы Excel и детализация по каждому из них:

Жмем Изменить (Edit) и опять попадаем в знакомое окно редактора запросов.

Теперь нужно добавить к нашей таблице еще один столбец с нашей созданной функцией, которая «вытянет» данные из каждого файла. Для этого идем на вкладку Добавить столбец — Пользовательский столбец (Add Column — Add Custom Column) и в появившемся окне вводим нашу функцию getData, указав для ее в качестве аргумента полный путь к каждому файлу:

После нажатия на ОК созданный столбец должен добавиться к нашей таблице справа.

Теперь удалим все ненужные столбцы (как в Excel, с помощью правой кнопки мыши — Удалить), оставив только добавленный столбец и столбец с именем файла, т.к. это имя (а точнее — город) будет полезно иметь в итоговых данных для каждой строки.

А теперь «вау-момент» — щелкнем мышью по значку со своенным стрелками в правом верхнем углу добавленного столбца с нашей функцией:

… снимаем флажок Использовать исходное имя столбца как префикс (Use original column name as prefix)и жмем ОК. И наша функция подгрузит и обработает данные из каждого файла, следуя записанному алгоритму и собрав все в общую таблицу:

Для полной красоты можно еще убрать расширения .xlsx из первого столбца с именами файлов — стандартной заменой на «ничего» (правой кнопкой мыши по заголовку столбца — Заменить) и переименовать этот столбец в Город. А также подправить формат данных в столбце с датой.

Все! Жмем на Главной — Закрыть и загрузить (Home — Close & Load). Все собранные запросом данные по всем городам будут выгружены на текущий лист Excel в формате «умной таблицы»:

Созданное подключение и нашу функцию сборки не нужно никак отдельно сохранять — они сохраняются вместе с текущим файлом обычным образом.

В будущем, при любых изменениях в папке (добавлении-удалении городов) или в файлах (изменение количества строк) достаточно будет щелкнуть правой кнопкой мыши прямо по таблице или по запросу в правой панели и выбрать команду Обновить (Refresh) — Power Query «пересоберет» все данные заново за несколько секунд.

P.S.

Поправка. После январских обновлений 2017 года Power Query научился собирать Excel’евские книги сам, т.е. не нужно больше делать отдельную функцию — это происходит автоматически. Таким образом второй шаг из этой статьи уже не нужен и весь процесс становится заметно проще:

Выбрать Создать запрос — Из файла — Из папки — Выбрать папку — ОК
После появления списка файлов нажать Изменить
В окне редактора запросов развернуть двойной стрелкой столбец Binary и выбрать имя листа, который нужно взять из каждого файла

И все! Песня!

Ссылки по теме

Редизайн кросс-таблицы в плоскую, подходящую для построения сводных таблиц
Построение анимированной пузырьковой диаграммы в Power View
Макрос для сборки листов из разных файлов Excel в один

Источник

Вы работали со сводными таблицами Excel? Если нет – нужно срочно начинать. Это супер-инструмент, который позволяет быстро и просто обрабатывать большие объемы данных. А если вы с ними все-таки работали, то я как экстрасенс-капитан-очевидность могу точно сказать, что вы сталкивались с ситуацией, когда нужно построить сводную таблицу на основе нескольких источников данных. Например, с помощью нескольких одинаковых таблиц Excel, копируя их одну под другой. Или дополняя свою таблицу новыми столбцами и аналитиками.

Добавление или объединение таблиц?

Чаще всего, чтобы объединить данные в Excel, пользователи копируют таблицы одну под другую. Или пишут формулы по типу ВПР, если в таблицу нужно добавить новые столбцы или аналитики. Но вы наверняка знаете, что самый удобный инструмент для объединения данных в Excel – это Power Query. Там есть два принципиальных способа:

По вертикали – добавление таблицы под таблицу. Полезно, когда таблицы с одинаковой шапкой находятся в разных файлах или на разных листах.
По горизонтали – слияние таблиц, похожее на ВПР. А здесь есть еще варианты — не только аналогичные ВПР, но и ВПР-наоборот, и ВПР-неВПР… Целых шесть видов объединения таблиц.

Разберем, чем эти способы отличаются друг от друга.

Вариант 1. Добавление таблицы под таблицу

Приём с добавлением таблиц применяется, когда у вас есть несколько таблиц с одинаковой шапкой, но они находятся в разных местах, например на разных листах или в нескольких файлах. Тогда, чтобы построить итоговую сводную, мы можем просто строки одной таблицы добавить в другую. Обращаю внимание, что здесь данные таблиц объединяются как-бы по вертикали.

Как на основе таблиц с одинаковой шапкой построить единую базу? Добавив таблицы одну под другую

Раньше процедуру добавления строк из одной таблицы в другую можно было выполнить с помощью копирования. Отсюда много ручной работы при внесении новых данных (ну, или писали макросы). Однако с момента появления в Excel надстройки Power Query у нас появилась возможность добавлять таблицы одну под другую несколькими щелчками мыши. Как это сделать – смотрите в видео.

Вариант 2. Объединение таблиц

Объединение таблиц применяется, когда у вас есть две таблицы (шапки у них скорее всего разные), и одна таблица дополняет другую. Например, в отчете продажи показаны по городам, а у вас просят вывести информацию по областям. Тогда потребуется объединение по горизонтали:

Одна таблица дополняет другую с помощью объединения по общему столбцу

В «обычном» Excel это делается с помощью формулы ВПР или других формул с похожим функционалом. Power Query предлагает нам больше способов объединения. Используя этот инструмент, мы можем не «просто» связать таблицы, но и сделать это по определенным условиям.

Типы объединения данных в Power Query

Power Query предлагает на выбор шесть различных способов соединения таблиц. Если посмотреть теорию про объединение данных, вы наверняка встретите примеры рисунков с кругами – схематичным изображением множеств или таблиц, которые мы хотим объединить.

Внешнее соединение слева (все из первой таблицы, совпадающие из второй)
Внешнее соединение справа (все из второй таблицы, совпадающие из первой)
Полное внешнее (все строки из обеих таблиц)
Внутреннее (только совпадающие строки)
Анти-соединение слева (только строки в первой таблице)
Анти-соединение справа (только строки во второй таблице)

Внешнее соединение справа

Разберем в способы объединения данных на примерах.

Внешнее соединение слева

Left Outer Join

Внешнее соединение слева наиболее часто применяется для объединения таблиц. Это то, что мы делаем в Excel с помощью формулы ВПР – из одной таблицы «перетаскиваем» данные в другую.

Когда вы выбираете «Внешнее соединение слева», к данным из первой таблицы добавляются все значения из второй таблицы, соответствующие столбцу поиска. Если во второй таблице нет искомых значений, вы получите null или «пусто».

Пример: объединим план продаж в штуках с плановыми ценами.

Добавьте таблицы в Power Query: вкладка Данные → Получить данные → Из других источников → Из таблицы / диапазона, или для новых версий Excel: вкладка Данные → Из таблицы / диапазона. Объедините запросы: вкладка Главная → Объединить запросы, выберите столбец слияния «Товар» и тип объединения «Внешнее соединение слева». На некоторые товары нет плановых цен, поэтому после объединения в столбце «цена» для этих товаров будет проставлен null.

Хотя в диалоговом окне таблицы расположены одна под другой (просто так удобнее технически), связь все равно горизонтальная. В диалоговом окне указывается столбец, по которому выполняется объединение.

Внешнее соединение справа

Right Outer Join

Тип соединения «Внешнее соединение справа» используется, если в первую таблицу нужно не только добавить новые столбцы, но и отфильтровать её. Вторая таблица используется как источник данных и управляет содержимым первой таблицы.

Что происходит, когда вы выбираете «Внешнее соединение справа»: из первой таблицы исчезнут все не найденные во второй таблице данные. Из второй таблицы будут добавлены те значения, которых нет в первой. Если посмотреть на рисунок, видно, что Внешнее соединение справа работает так же, как и Внешнее соединение слева, отличается только порядок расположения таблиц.

Пример: в первой таблице — ожидаемые среднемесячные продажи на одного покупателя, во второй – количество потенциальных покупателей. Объединим таблицы, чтобы запланировать будущие продажи.

Объединим таблицы, чтобы запланировать будущие продажи. Общий столбец для поиска — «Направление».

В результате объединения из таблицы «исчезли» данные по направлениям, где нет потенциальных покупателей.

Полное внешнее соединение

Full Outer Join

Этот тип соединения создает таблицу, в которой есть все строки и первой, и второй таблицы. С помощью общего столбца объединяются все строки таблиц.

Пример: в первой таблице приведен объем производства по дням, во второй – объем брака. Создадим общую таблицу.

Для создания общей таблицы используется Полное внешнее соединение. Для объединения используем общий столбец «дата». В результате получится отчет с датами и цифрами из первой и второй таблицы. В ячейках, где данные за аналогичные периоды были только в первой или только во второй таблице, стоит null.

Внутреннее соединение

Inner Join

Внутреннее соединение находит и оставляет только совпадающие строки из обеих таблиц. Если данные есть в одной из таблиц, но нет в другой, то в объединенном запросе они не появятся.

Таблицы объединяются с помощью общего столбца. При этом из первой таблицы исчезнут все не найденные в «общем» столбце второй таблицы строки. Из второй таблицы – исчезнут не найденные в первой.

Пример: есть два списка покупателей, принявших участие в акциях А и Б – по одному для каждой из акций. С помощью Внутреннего соединения получим список покупателей, участвовавших и в той, и в другой акции.

Поиск выполняется по общему столбцу «Покупатель». Результат — список покупателей, участвовавших в обеих акциях.

Анти-соединение слева

Left Anti Join

Если вам требуется исключить из таблицы ненужные строки, можно воспользоваться объединением с Анти-соединением слева. С помощью этого способа из первой таблицы будут исключены все строки, найденные во второй.

Пример: в первой таблице – записи о сделанных покупателям коммерческих предложениях, во второй – данные о продажах. С помощью Анти-соединения слева найдем покупателей, которые получили предложение, но не сделали покупку.

С помощью запроса исключим из первой таблицы найденных во второй покупателей. В результате получится список покупателей, которые не сделали покупки.

Анти-соединение справа

Right Anti Join

Анти-соединение справа работает так же, как и Анти-соединение слева. Разница здесь только в порядке расположения таблиц.

Пример: в первой таблице – отчет о выполненных задачах, во второй – список поставленных задач. Объединив таблицы с помощью Анти-соединения справа, найдем невыполненные задачи.

В результате объединения получим список невыполненных задач.

Кроме объединения таблиц с помощью запросов Power Query, такие операции можно выполнять и с помощью DAX-формул, применяя их в различных сочетаниях: GENERATEALL, NATURALLEFTOUTERJOIN, NATURALINNERJOIN, CROSSJOIN, FILTER+CROSSJOIN, GENERATE, EXCEPT и др.

Источник

Объединение запросов и объединение таблиц

В настоящее время данные обобщаются только на уровне продукта. В таблице «Категория» можно скатить продукты на уровне. таким образом, вы можете загрузить таблицу «Категория» и создать для нее соединить поля «Название товара».

Выберите таблицу «Категории», а затем выберите «Данные»> «&» > «Из таблицы» или «Диапазон».
Выберите «Закрыть& Загрузить таблицу, чтобы вернуться на лист, а затем переименуем ярлыж листа в «Категории PQ».
Выберите таблицу «Данные о продажах», откройте Power Query, а затем на домашней> в> объединить запросы > слияние как новые.
В диалоговом окне «Слияние» под таблицей «Продажи» выберите в списке столбец «Название товара».
В столбце «Название товара» выберите таблицу «Категория» из списка.
Чтобы завершить операцию, выберите «ОК».

Power Query возвращает данные о продажах. Но вам нужно упросить, какой столбец таблицы вы хотите отобразить.
Чтобы задать категорию, выберите фильтр списка полей > категории,а затем выберите «ОК».

Power Query отображает объединенные таблицы.
Перемещение столбца «Категория» справа.
Удалите имя таблицы и заголовок столбца.
Выберите «>закрыть и загрузить».

Power Query создаст для вас новый таблицу.
Переименуем лист в «Объединение PQ».

Примечание В области запросов и подключений новый запрос, но предыдущие преобразования остаются. Это полезно, если нужно создать несколько представлений одинаковых данных для создания разных отчетов.
Чтобы сделать название запроса более описательным, наведите на него курсор, в диалоговом окне «Запрос» выберите многословие, выберите параметр «Свойства» и измените его на «Объединить таблицы».

Нужна дополнительная помощь?

Источник

По своим наблюдениям, я замечал, что многие мои коллеги — при объединении 2-х и более таблиц в Excel используют методы ручного копирования данных, при соединении таблиц по одинаковым столбцам данных используют функцию ВПР. Это, конечно удобно, когда речь идет о небольших объемах данных. Но, что делать, если Вам необходимо обработать большие массивы данных из разных источников и из большого количества таблиц? В данном случае, Вам подойдет инструмент Power Query.

Как быстро можно объединить 2 и более таблицы в одну путем добавления данных:

1.В программе Excel импортируем данные из 2-х или более источников, например из книги *xlsx.

2. Создаем подключения данных.

3. Объединяем запросы через вкладку: Данные – создать запрос – объединить запросы – Добавить.

Таким образом данные из нескольких таблиц соединяются в одну таблицу буквально за несколько кликов мыши.

С использованием Power Query также можно объединять таблицы в одну через одинаковые столбцы данных, используя путь: Данные – создать запрос – объединить запросы – Объединить. Это аналог инструмента ВПР, но наиболее быстрый, удобный и эффективный.

Источник

Power Query умеет подключаться к разным источникам. Далее рассмотрим, как получить данные из книги Excel.

Лучше всего данные хранить в таблице Excel, это самый удобный и распространенный источник для Power Query. На ленте даже есть специальная кнопка.

Чтобы загрузить таблицу в редактор Power Query, достаточно выделить любую ее ячейку и нажать Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона.

Примечание. В вашей версии Excel расположение кнопок и их названия могут отличаться.

Если то же самое проделать с обычным диапазоном, то Excel вначале преобразует диапазон в таблицу Excel, а потом запустит Power Query.

Запросу присваивается имя таблицы Excel, которая является источником данных. Поэтому желательно сразу дать таблице говорящее название. Не обязательно, конечно, но желательно. В противном случае рекомендуется переименовать сам запрос, чтобы затем его можно было легко найти среди других запросов книги.

Данные находятся в Power Query. Новые значения, внесенные в исходную таблицу, автоматически попадут в запрос после его обновления. Далее в редакторе Power Query делают обработку данных и выгружают либо в виде таблицы Excel, либо оставляют в памяти Excel в виде подключения.

Именованный диапазон Excel

Источником для Power Query может быть не только таблица Excel. Например, вы получили красивый отформатированный отчет и не хотите вносить в него изменения. Тогда нужно использовать именованный диапазон. Самый простой способ создать именованный диапазон – это выделить область на листе и ввести название в поле Имя.

Либо выполнить команду Формулы → Определенные имена → Присвоить имя. В Excel будет создан новый объект, к которому можно обращаться, например, в формулах. Диапазон виден в Диспетчере имен.

Здесь перечислены все именованные диапазоны, формулы и таблицы. Среди них есть и только что созданный Отчет.

Теперь можно стать на любую ячейку внутри именованного диапазона (или выбрать его из выпадающего списка в поле Имя) и вызвать ту же команду: Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона. Произойдет загрузка данных в Power Query.

Такой способ позволяет «не портить» исходные данные. Но у него есть и очевидный недостаток: новые строки, которые выйдут за пределы именованного диапазона, не попадут в запрос.

Динамический именованный диапазон Excel

Решить данную проблему можно, создав динамический именованный диапазон. Это такой диапазон, который задается формулой и автоматически расширяется до последней заполненной ячейки.

Внести статичное имя в поле Имя на этот раз не получится. Поэтому заходим в Формулы → Определенные имена → Задать имя (или нажимаем Создать в Диспетчере имен), указываем название будущего динамического диапазона ДинамОтчет и внизу вместо ссылки записываем формулу:

=$A$2:ИНДЕКС($B:$B;ПОИСКПОЗ(99^99;$B:$B))

Ко всем ссылкам этой формулы Excel еще автоматически добавит название листа.

Смысл формулы следующий. Верхняя левая ячейка диапазона фиксируется ($A$2), а правая нижняя определяется формулой, которая возвращает адрес последней заполненной строки в столбце B.

Но не все так просто. Excel видит это имя лишь как формулу, а не диапазон. Как же его увидит Power Query? Делаем ход конем.

Создаем пустой запрос Power Query Данные → Получить и преобразовать данные → Получить данные → Из других источников → Пустой запрос. Открывается пустой запрос, где в строке формул нужно ввести:

= Excel.CurrentWorkbook()

После ввода формулы (нажатием Enter) Power Query обратится к текущей книге и выведет все объекты, среди которых есть и наш динамический диапазон ДинамОтчет.

Название запроса не подхватывается, поэтому придется изменить самостоятельно.

Чтобы извлечь содержимое объекта, в этой же строке правой кнопкой мыши кликаем по Table, далее выбираем Детализация.

Power Query разворачивает таблицу и даже делает некоторые шаги обработки: повышает заголовки и задает нужный формат для столбцов.

Теперь в запрос будут попадать новые строки, несмотря на то, что исходные данные не являются таблицей Excel.

Вот такие приемы импорта данных в Power Query из книги Excel. Самый распространенный из них – это импорт из таблицы Excel. Тем не менее, в случае необходимости можно прибегнуть к альтернативам, создав именованный или динамический именованный диапазон.

Консолидация данных из разных таблиц Excel

Одна из насущных задач, с которыми сталкиваются пользователи, – консолидация данных. Под консолидацией понимается объединение нескольких таблиц в одну. До появления Power Query это была довольно трудоемкая операция, особенно, если процесс требовал автоматизации. Хотя в эксель есть специальная команда Данные → Работа с данными → Консолидация, пользоваться ей не удобно. Мне, по крайней мере. Появление Power Query в корне изменило представление о том, как нужно объединять таблицы.

Рассмотрим пример. В некоторый файл каждый месяц вносится отчет о продажах в формате таблицы Excel. Каждая таблица при этом имеет соответствующее название: Январь_2018, Февраль_2018 и т.д. Необходимо объединить все таблицы книги в одну. Как бы скопировать и вставить одну под другой, создав при этом дополнительный столбец, указывающий, к какой таблице принадлежит конкретная строка. Задача не одноразовая, а с заделом на будущее, поэтому нужно предусмотреть появление в этом файле новых таблиц.

Процесс начинается с запуска пустого запроса: Данные → Получить и преобразовать данные → Создать запрос → Из других источников → Пустой запрос

Затем в строке формул вводим знакомую команду

= Excel.CurrentWorkbook()

Power Query показывает все таблицы в текущей книге.

Их нужно развернуть кнопкой с двумя стрелками в названии поля Content (на скриншоте ниже выделено красным кружком).

Если есть лишние столбцы, то их можно не выводить, сняв соответствующую галку. Также лучше убрать галку напротив опции Использовать исходное имя столбца как префикс. Нажимаем Ok.

Все таблицы находятся на одном листе, а рядом колонка с названием источника, откуда взята каждая строка.

Данные загружены. Можно приступать к их обработке. Ограничимся преобразованием названий таблиц в настоящую дату, чтобы затем использовать для сведения данных по месяцам.

Визуально мы наблюдаем и месяц, и год. Но Power Query такое название воспринимает, как текст. Поэтому делаем следующее.

Удалим нижнее подчеркивание. Правой кнопкой мыши по названию столбца Name → Замена значений.

В следующем окне настроек указываем, что меняем _ на пусто, то есть в нижнем поле ничего не указываем.

Подчеркивание удаляется из названия.

Поиск и замена здесь работает так же, как и в обычном Excel.

Далее запускаем команду Преобразование → Столбец «Дата и время» → Дата → Выполнить анализ.

Power Query распознает дату и меняет формат колонки. Мы также переименовываем столбец на Период.

Полученную таблицу можно использовать для анализа данных. Выгрузим ее на лист Excel.
Главная → Закрыть и загрузить.

Но что-то пошло не так. Во-первых, внизу таблицы пустая строка; во-вторых, при выгрузке произошла одна ошибка. Обновим запрос (справа от названия запроса значок обновления).

Что-то еще больше пошло не так. Даты исчезли, снизу таблицы добавились новые строки, а количество ошибок уже 19. Спокойствие, только спокойствие! Дело вот в чем.

Помните, на первом шаге мы получили все таблицы из файла? Так ведь и выгруженная таблица – это тоже таблица! Получается, Power Query взял 3 исходных таблицы, обработал, выгрузил на лист Excel и на следующем круге видит уже 4 таблицы!

При повторном обновлении запрос захватывает их все, а т.к. таблица выхода имеет другую структуру, то возникают ошибки.

Короче, из запроса нужно исключить таблицу, которая получается на выходе (Запрос1). Есть разные подходы, самый простой – это добавить шаг фильтрации. Выделяем в правой панели первый шаг Источник, открываем фильтр в колонке с названиями, снимаем галку с таблицы Запрос1 → Ok.

Снова выгружаем таблицу в Excel и на этот раз все в порядке.

Сделаем с помощью сводной таблицы маленький отчет по месяцам.

Прошло время, и в файл добавили новую таблицу с продажами за апрель.

Требуется обновить сводный отчет. Представьте на минуту, как это происходит в обычном Эксель: таблица копируется в самый низ общего источника, продлевается колонка с датой, изменяется диапазон для сводной таблицы, обновляется весь отчет.

А вот, как это выглядит при использовании Power Query.

Достаточно два раза нажать кнопку Обновить все (первый раз – для обновления запроса, второй – для сводной таблицы).

На добавление в отчет новых данных вместе с их обработкой потребовалось несколько секунд.

Вот за это мы так любим Power Query.

↓ Скачать файл с примером ↓

Поделиться в социальных сетях:

Источник