Power query для excel 2021

Интеграция get & transform Data (теперь называется Power Query) в Excel за прошедшие годы пережила ряд изменений. 

Excel 2010 и 2013 для Windows

В Excel 2010 для Windows мы впервые представили Power Query, и она была доступна в виде бесплатной надстройки, которую можно скачать здесь: Скачать надстройку Power Query. После включения функциональность Power Query была доступна на вкладке Power Query на ленте.

Microsoft 365

Мы обновили Power Query, чтобы стать основным интерфейсом в Excel для импорта и очистки данных. Вы можете получить доступ к мастерам и средствам импорта данных Power Query из группы Получение & преобразование данных на вкладке Данные ленты Excel.

Эта функция включает расширенные функции импорта данных, перестановку команд на вкладке Данные , новую панель «Запросы & подключение «, а также возможность эффективной обработки данных путем сортировки, изменения типов данных, разделения столбцов, агрегирования данных и т. д.

Этот новый интерфейс также заменил старые устаревшие мастеры импорта данных в команде Data в группе Получение внешних данных . Тем не менее, доступ к им по-прежнему можно получить из диалогового окна Параметры Excel(Выберите параметры > файла> данные > Показать устаревшие мастеры импорта данных).

Excel 2016 и 2019 для Windows

Мы добавили тот же интерфейс Get & Transform Data на основе технологии Power Query, что и Microsoft 365.

Excel для Microsoft 365 для Mac

В 2019 году мы начали поддержку Power Query в Excel для Mac. С тех пор мы добавили возможность обновлять запросы Power Query из файлов TXT, CSV, XLSX, JSON и XML. Мы также добавили возможность обновлять данные из SQL Server и таблиц, & диапазонов в текущей книге.

В октябре 2019 г. мы добавили возможность обновлять существующие запросы Power Query и использовать VBA для создания и редактирования новых запросов.

В январе 2021 г. добавлена поддержка обновления Power Query запросов из источников OData и SharePoint.

Дополнительные сведения см. в статье Использование Power Query в Excel для Mac.

Примечание    Поддержка Power Query в Excel 2016 и Excel 2019 для Mac отсутствует.

Каталог данных устаревание

С помощью Каталог данных можно просмотреть общие запросы, а затем выбрать их для загрузки, редактирования или использования в текущей книге. Эта функция постепенно стала устаревшей:

• 1 августа 2018 года мы прекратили подключение новых клиентов к Каталог данных.

• 3 декабря 2018 г. пользователи не смогли поделиться новыми или обновленными запросами в Каталог данных.

• 4 марта 2019 года Каталог данных перестал работать. После этой даты мы рекомендуем скачать общие запросы, чтобы вы могли продолжать использовать их за пределами Каталог данных с помощью параметра Открыть в области задач Мои запросы Каталог данных.

Power Query устаревание надстройки

В начале лета 2019 г. мы официально отреклись от Power Query надстройки, которая требуется для Excel 2010 и 2013 для Windows. Как любезно, вы по-прежнему можете использовать надстройку, но это может измениться позже.

Прекращение использования соединителя данных Facebook

Импорт и обновление данных из Facebook в Excel перестали работать в апреле 2020 г. Все подключения Facebook, созданные до этой даты, больше не работают. Мы рекомендуем как можно скорее пересмотреть или удалить все существующие запросы Power Query, использующие соединитель Facebook, чтобы избежать непредвиденных результатов.

Критические обновления Excel для Windows 

С июня 2023 г. для Power Query в Excel для Windows требуются следующие компоненты: 

• Power Query в Excel для Windows использует платформу .NET Framework, но требуется версия 4.7.2 или более поздняя. Дополнительные сведения см. в разделе Обновление платформа .NET Framework.

• Power Query в Excel для Windows требуется, чтобы среда выполнения WebView2 продолжала поддерживать веб-соединитель данных (получение данных из Интернета).  Дополнительные сведения см. в разделе Скачивание среды выполнения WebView2.

Что это? Power Query – это бесплатная надстройка для продуктов «Майкрософт», которая значительно облегчает работу с данными: сбор, подготовку, преобразование. Ее не нужно скачивать и как-то специально настраивать.

Как использовать? Интерфейс PQ интуитивно понятен, разобраться в нём не составит труда. Чтобы понять, на что способна эта надстройка, и получить базовые навыки работы в ней, читайте наш материал.

В статьях о MS Excel в последнее время часто встречаются малопонятные термины, начинающиеся со слова Power. Из контекста этих материалов не всегда получается понять, что подразумевается под Power Query, Power Pivot, Power BI и т. п. Самое главное — неясно, каким образом эти понятия связаны между собой и какую пользу они приносят простому пользователю табличного редактора.

Между тем еще в 2013 году в Microsoft была создана специальная группа разработчиков с целью выпуска бесплатной надстройки для Excel. Разработка получила несколько названий: Power Query, Data Explorer, Get&Transform. Данная надстройка служит для выполнения множества повседневных задач:

• Загрузка данных в таблицу Excel

Экспортировать данные можно из почти 40 сторонних форматов: SQL, Oracle, MS Access, Teradata, целый ряд корпоративных систем ERP (SAP, Microsoft Dynamics, 1C и др.), а также источники из интернета (почти все сайты, сервисы Facebook и Google Analytics).

• Сбор информации из файлов всех основных типов данных

Среди поддерживаемых типов — XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, XML. При этом возможно групповое извлечение данных сразу из нескольких файлов, находящихся в одной папке. Доступна автоматическая загрузка информации из всех листов Excel.

Скачать файл

• Очищение полученных данных от лишних элементов

Надстройка удаляет в частности пустые столбцы и строки, лишние пробелы, непечатаемые символы, различную служебную информацию, а также повторяющиеся значения в ячейках.

• Приведение данных к нужному виду

С помощью PQ можно менять регистр на правильный, приводить цифры к числовому формату, заполнять пробелы, исправлять заголовки таблиц, разделять текстовые фрагменты на столбцы и склеивать их снова в единый текст, выполнять некоторые другие полезные операции.

• Приведение таблицы к нужному виду

Среди возможных операций над таблицами — фильтрация, сортировка и смена порядка столбцов, транспонирование значений, генерация итогов, трансформация кросс-таблиц в обычный плоский формат и обратно.

• Подстановка значений из одной таблицы в другую

Эта операция выполняется по совпадению одного или нескольких параметров. Таким образом, она является полной заменой встроенной в Excel функции ВПР (VLOOKUP) и ее аналогов.

Надстройка представлена в двух вариантах: как отдельный модуль, доступный для скачивания с официального сайта Microsoft (для Excel 2010-13), и как сервисная функция в составе редактора (для Excel 2016). В первом варианте установка PQ добавляет в таблицу новую вкладку. Во втором же случае весь функционал надстройки уже имеется в табличном редакторе по умолчанию — он доступен как группа Get & Transform (Получить и преобразовать) во вкладке Data (Данные).

Оба варианта имеют абсолютно одинаковые возможности.

Power Query обладает отличительной особенностью: все совершенные операции сохраняются как запрос из совокупности шагов, представленный на внутреннем языке программирования M. Каждый шаг может редактироваться и повторяться неограниченное число раз. При этом происходит обновление запроса.

Многие пользователи считают эту надстройку самой полезной в Excel. С ее помощью значительно облегчается выполнение многих рутинных задач. В прежние времена для автоматизации действий писались сложные макросы, теперь же это легко выполняется в PQ. К тому же этот инструмент абсолютно бесплатен, что делает его лидером среди возможных конкурентов. Сегодня он должен иметься в арсенале каждого пользователя Excel, обладающего навыками работы выше среднего.

Подключение к данным в Power Query

Как упоминалось ранее, подключаться могут данные из большого количества различных источников. Это и другие Excel-таблицы, и базы данных популярных форматов, и данные из OData, и даже документы PDF. Также доступна загрузка информации из Power BI с последующим написанием запроса с нуля.

Как получить полный список источников, с которыми может работать Power Query? Excel позволяет увидеть в разделе «Получить данные» («Создать запрос»), находящемся во вкладке «Данные».

Разберем этот процесс на примере переноса значений из обычной таблицы.

Сперва необходимо выделить таблицу и перейти в меню «Из таблицы». В разных версиях редактора это делается по-разному:

• Excel 2010-13 — через вкладку «Power Query».
• Excel 2016 и выше — через меню Данные.

Откроется окно, в котором нужно поставить галочку «Таблица с заголовками».

После этого произойдет преобразование обычной таблицы в «умную». Останется перейти во вкладку «Главная» и нажать «Закрыть и загрузить».

Далее для данного файла полезно посмотреть запросы Power Query. Списки их доступны во вкладке «Данные» в разделе «Запросы и подключения».

Предварительная настройка Power Query

Редактор запросов в Excel открывается следующим образом:

• Вкладка «Данные» — раздел «Получить и преобразовать данные» — пункт «Получить данные» — «Запустить редактор запросов»

Далее в открывшемся окне выполняются следующие действия: «Файл» — «Параметры и настройки» — «Параметры запроса» — «Редактор Power Query». Здесь напротив пункта «Отобразить редактор запросов» должна быть поставлена галочка.

Теперь необходимо перейти в пункт «Конфиденциальность» и включить опцию «Всегда игнорировать уровни конфиденциальности». После нажатия на кнопку ОК нужно перезапустить редактор.

Редактор запросов Power Query

Открыть редактор также можно путем двойного клика по имени запроса на вкладке «Запросы и подключения». Рассмотрим интерфейс более подробно.

Редактор запросов состоит из следующих функциональных блоков:

• Лента для вкладок «Главная», «Преобразование», «Добавить столбец» и «Просмотр».
• Список созданных запросов (может быть свернут).
• Строка для ввода формул.
• Имя открытого запроса.
• История выполненных операций над запросом и данными (доступны редактирование шагов, изменение их последовательности выполнения, добавление новых или удаление существующих шагов).

  

  

  Читайте также

• Область предварительного просмотра, позволяющая просматривать в реальном времени результат изменений на каждом шаге.
• Меню операций с данными (может быть открыто кликом правой клавишей мыши).
• Контекстное меню каждого шага (в случае выбора этого шага правой клавишей мыши).

Преобразование данных в Power Query

Полезно подробнее изучить, каким образом преобразовывать данные посредством Power Query. Пример, рассмотренный ниже, наглядно продемонстрирует достаточно простую работу с надстройкой.

Итак, имеется таблица расходов, разбитых по месяцам, а также разделенных на две категории.

Общеизвестно, что такое форматирование данных не позволит построить сводную таблицу. Для приведения значений к нужной структуре используем функционал PQ. Последовательность действий будет следующей:

• Выделение всей таблицы либо одной ячейки.
• Выбор пункта «Из таблицы» (или « Из таблицы/диапазона») во вкладке «Данные».
• Активация опции «Таблица с заголовками» в открывшемся окне.
• Выделение столбцов с месяцами (например, май и июнь) путем одновременного нажатия Ctrl и левой клавиши мыши по соответствующим названиям столбцов внутри редактора запросов.
• Преобразование таблицы (меню «Преобразование» — «Заполнить» — «Вниз») с заполнением пустых строк значениями верхних ячеек.

Все действия, выполняемые с использованием надстройки, автоматически фиксируются. Они отображены в правой части рабочего пространства («Параметры запроса» — «Примененные шаги»).

Как уже упоминалось, шаги запроса доступны для редактирования. Для этого необходимо выбрать конкретное действие указателем мыши и изменить это действие. Изменение сразу же отобразится в панели предварительного просмотра. Перемещение или добавление шагов также осуществляется мышью.

Все операции с данными PQ выполняет пошагово. То есть, каждое следующее действие опирается на результаты предыдущего. Это нужно учитывать, добавляя новые шаги или изменяя последовательность их выполнения. То есть, следует всегда проверять корректность всех следующих шагов путем клика по самому нижнему.

Помимо рассмотренных простейших операций, надстройка может выполнять и более сложные, среди которых фильтрация, замена и группировка значений, заполнение пустых ячеек, удаление дубликатов. Поддерживаются расширенная работа с текстом и числами, выполнение простых вычислений, различные виды трансформации таблиц, объединение данных и многое другое.

Строка формул и расширенный редактор

В работе с графическим редактором рано или поздно возникают ситуации, когда штатными средствами грамотно преобразовать данные не представляется возможным. Это требует особой конфигурации программы с применением параметров, не поддерживаемых графическим интерфейсом. Для таких случаев существуют специальные формулы Power Query, являющиеся частью встроенного языка M. Подсистема позволяет выполнять скрипты преобразований в фоновом режиме.

Язык преобразования данных M обрабатывает каждое событие, происходящее внутри запроса. Однако для использования расширенного функционала PQ лучше использовать соответственно расширенный редактор.

Он предоставляет полный доступ к скрипту запроса для последующей модификации. Другими словами, если функции пользовательского интерфейса не обеспечивают требуемую точность, следует воспользоваться расширенным редактором и инструментами языка M для гибкой настройки функций и преобразований.

При этом глубоко разбираться в коде необязательно. Большая часть операций выполняется мышью по пунктам меню.

Для ввода формул используется соответствующая строка, которая по умолчанию скрыта. Для ее включения необходимо перейти во вкладку «Просмотр» и активировать пункт «Строка формул».

Ознакомиться с доступными формулами можно в этом же блоке, нажав на кнопку «Расширенный редактор». Откроется окно, в котором отобразится полный текст запроса.

Типы данных Power Query

Типы данных — это неотъемлемая составляющая любого запроса PQ. Поэтому их обязательно нужно определять. Как правило, типы данных задаются после всех выполненных преобразований. Делается это одним из трех способов:

• через вкладку «Главная», далее «Тип данных» («Преобразование»), далее «Определить тип данных»;
• через клик указателем мыши по значку типа данных в названии столбца;
• через вкладку «Преобразование», далее «Дата», далее «Выполнить анализ».

Проверку правильности задания типов данных нужно проводить перед каждым сохранением запроса. При этом рекомендуется вручную удалять автоматически добавляемый шаг «Измененный тип».

Импорт данных из Power Query

Что делать с данными после преобразования в Power Query? Как добавить их в другие программы? Разберем несколько доступных вариантов импорта данных.

Для начала следует определить подходящие способы в процессе сохранения запроса («Главная» — «Закрыть и загрузить в…»). В сохраненном запросе параметры импорта задаются на вкладке «Запросы и подключения» путем клика правой клавишей мыши по названию запроса и выбора «Загрузить в…».

В редакторе Excel предлагается импортировать преобразованные данные одним из нескольких способов:

• Выгрузка на лист

Сперва задаем способ представления данных, затем переходим во вкладку «Таблица», далее вставляем данные на лист. При этом автоматически создается смарт-таблица.

• Сводная таблица (диаграмма)

Здесь после определения способа представления нужно перейти в «Отчет сводной таблицы» («Сводная таблица»). Импорт данных будет выполнен в соответствующем виде.

• Только подключение

Для сохранения запроса следует выбрать пункт «Только создать подключение».

• Добавление данных в модель данных

Активация пункта «Добавить эти данные в модель данных» приводит к добавлению выбранных данных в модель Power Pivot.

Использование Power Query в продуктах и службах «Майкрософт»

Различные продукты от Microsoft могут так или иначе поддерживать Power Query. Таблица, приведенная ниже, демонстрирует наличие либо отсутствие этой настройки в конкретном ПО.

Итак, Power Query обладает внушительным арсеналом средств для автоматизации рутинных действий, связанных с обработкой данных из различных источников. У каждого опытного пользователя MS Excel эта надстройка должна быть подключена, изучить ее возможности под силу практически каждому.

Файлы к уроку:

• Для спонсоров Boosty
• Для спонсоров VK

Ссылки:

• Страница курса
• Плейлист YouTube
• Плейлист ВК

Основные возможности

Основные возможности Power Query:

• Импорт данных
  • Excel
  • CSV/TXT
  • Интернет
  • Базы данных
• Очистка
  • Фильтрация строк/столбцов
  • Объединить/разделить столбец
  • Извлечь часть строки/даты
  • Добавление столбцов
• Объединение таблиц
  • По вертикали
  • По горизонтали
• Изменить форму
  • Пивот
  • Анпивот
  • Транспонирование
• Вычисления
  • Агрегирование
  • Вычисляемые столбцы
• Прочее
  • Генерирование серий
  • Создание пользовательских функций
  • …

Импорт данных

Импорт из Excel

Для подключение к файлу Excel мы в ленте Excel можем перейти на вкладку Данные — Получить данные — Excel.

Пример кода подключения к Excel:

let
   source = Excel.Workbook(
      File.Contents(
         filepath
      ),
      null,
      true
   ),
   get_table = source{[Item = "Таблица", Kind = "Table"]}[Data],
   set_types = Table.TransformColumnTypes(
      get_table,
      {
         {"Дата", type date},
         {"Кол-во", Int64.Type},
         {"Себестоимость", type number},
         {"Сумма", type number},
         {"Прибыль", type number}
      }
   )
in
   set_types

Импорт из CSV

Подключение к CSV из пользовательского интерфейса Excel или Power Query выполняется абсолютно так же, как и подключение к Excel.

Пример кода для подключения к CSV:

let
   source = Csv.Document(
      File.Contents(
         filepath
      ),
      [Delimiter = ";", Columns = 12, Encoding = 65001, QuoteStyle = QuoteStyle.None]
   ),
   headers = Table.PromoteHeaders(source, [PromoteAllScalars = true]),
   set_types_1 = Table.TransformColumnTypes(
      headers,
      {{"Сумма", type number}},
      "en-001"
   ),
   set_types_2 = Table.TransformColumnTypes(
      set_types_1,
      {{"Дата доставки", type date}, {"Дата и время", type datetime}}
   )
in
   set_types_2

Импорт из Интернета

Чтобы импортировать таблицу из интернета нужно перейти на вкладку Данные — Получить данные — Из интернета — Вставить url.

Пример кода для получения таблицы с web-страницы:

let
   source = Web.Page(Web.Contents("https://bigmacindex.ru/2020-07")),
   get_table = source{0}[Data],
   set_types_1 = Table.TransformColumnTypes(
      get_table,
      {{"Местная валюта", type number}},
      "en-001"
   ),
   set_types_2 = Table.TransformColumnTypes(set_types_1, {{"Рубли ↓↑", Int64.Type}})
in
   set_types_2

Очистка

В этой части урока мы сделали базовую очистку данных. Код:

let
   path = Excel.CurrentWorkbook(){[Name = "Путь"]}[Content]{0}[Column1],
   source = Csv.Document(
      File.Contents(path),
      [Delimiter = "	", Columns = 24, Encoding = 65001, QuoteStyle = QuoteStyle.None]
   ),
   rows_skip_1 = Table.Skip(source, 4),
   rows_skip_2 = Table.RemoveLastN(rows_skip_1, 1),
   headers = Table.PromoteHeaders(rows_skip_2, [PromoteAllScalars = true]),
   select_rows = Table.SelectRows(headers, each ([Вид операции] = "Продажа")),
   select_cols = Table.SelectColumns(
      select_rows,
      {
         "Дата",
         "Документ",
         "PosID",
         "Вид операции",
         "Код",
         "Количество",
         "Сумма",
         "Себестоимость сумма",
         "Премия сумма"
      }
   ),
   split_cols = Table.SplitColumn(
      select_cols,
      "Документ",
      Splitter.SplitTextByEachDelimiter({" от "}, QuoteStyle.Csv, false),
      {"Чек", "Дата и время"}
   ),
   transform_cols = Table.TransformColumns(
      split_cols,
      {{"Дата и время", each Text.AfterDelimiter(_, " "), type text}}
   ),
   transform_types = Table.TransformColumnTypes(
      transform_cols,
      {
         {"Дата", type date},
         {"PosID", Int64.Type},
         {"Количество", Int64.Type},
         {"Сумма", type number},
         {"Себестоимость сумма", type number},
         {"Премия сумма", type number},
         {"Дата и время", type time}
      }
   ),
   add_col = Table.AddColumn(
      transform_types,
      "Прибыль",
      each List.Sum({[Сумма], - [Себестоимость сумма]}),
      Number.Type
   )
in
   add_col

Изменение формы

В качестве примера изменения формы мы преобразуем скученные в одном столбце данные в правильную таблицу.

Решение

Сначала нужно найти закономерность в исходных данных. Мы можем обнаружить, что каждая строка содержит 9 значений.

Ключом к решению этой задачи является добавление столбца индекса. Если мы вычислим остаток от деления номера строки на 9, то сможем обнаружить начало каждой строки.

Код

let
   source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name = "Сделки"]}[Content],
   index_col = Table.AddIndexColumn(source, "Индекс", 0, 1),
   mod_col = Table.AddColumn(
      index_col,
      "Остаток от деления",
      each Number.Mod([Индекс], 9),
      type number
   ),
   pivot = Table.Pivot(
      Table.TransformColumnTypes(
         mod_col,
         {{"Остаток от деления", type text}},
         "en-US"
      ),
      List.Distinct(
         Table.TransformColumnTypes(
            mod_col,
            {{"Остаток от деления", type text}},
            "en-US"
         )[#"Остаток от деления"]
      ),
      "Остаток от деления",
      "Сделки"
   ),
   fillup = Table.FillUp(pivot, {"1", "2", "3", "4", "5"}),
   filter_table = Table.SelectRows(fillup, each ([0] <> null)),
   select_cols = Table.SelectColumns(filter_table, {"0", "1", "2", "3", "4", "5"}),
   rename_cols = Table.RenameColumns(
      select_cols,
      {
         {"0", "Дата"},
         {"1", "Тикер"},
         {"2", "Сумма"},
         {"3", "Количество"},
         {"4", "Цена"},
         {"5", "Комиссия"}
      }
   ),
   set_types = Table.TransformColumnTypes(
      rename_cols,
      {
         {"Дата", type date},
         {"Тикер", type text},
         {"Сумма", type number},
         {"Количество", type number},
         {"Цена", type number},
         {"Комиссия", type number}
      }
   )
in
   set_types

Объединение запросов

Существует способа объединения таблиц:

• По горизонтали
• По вертикали

Объединение по горизонтали — это то же самое, что операция JOIN языка SQL.

Объединение по вертикали — это то же самое, что операция UNION ALL из SQL.

Обе этих операции можно выполнить без необходимости вводить какой-то код вручную, а только с помощью пользовательского интерфейса.

Код

let
   source = Table.Combine({ККМтовар1, ККМтовар2}),
   join = Table.NestedJoin(
      source,
      {"Код"},
      СправочникТоваров,
      {"Код"},
      "СправочникТоваров",
      JoinKind.LeftOuter
   ),
   expand = Table.ExpandTableColumn(
      join,
      "СправочникТоваров",
      {"Номенклатура1", "Номенклатура2", "Поставщик", "Бренд"},
      {"Номенклатура1", "Номенклатура2", "Поставщик", "Бренд"}
   ),
   set_types = Table.TransformColumnTypes(
      expand,
      {{"Дата", type date}, {"Месяц", type date}, {"POSID", Int64.Type}}
   )
in
   set_types

Вычисления

В Power Query можно создавать вычисляемые столбцы, с вычислениями, основанными на данных из строки, а можно выполнять группировку с агрегированием.

В этом примере мы выполним оба вида вычислений.

Код

let
   source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name = "ККМтовар"]}[Content],
   set_types = Table.TransformColumnTypes(source, {{"Дата", type date}}),
   group_by = Table.Group(
      set_types,
      {"Категория"},
      {
         {"Сумма", each List.Sum([Сумма продаж]), type number},
         {"Прибыль", each List.Sum([#"Валовая прибыль, руб."]), type number}
      }
   ),
   sort = Table.Sort(group_by, {{"Категория", Order.Ascending}}),
   add_column = Table.AddColumn(
      sort,
      "Прибыльность",
      each [Прибыль] / [Сумма],
      Percentage.Type
   )
in
   add_column

Прочее

Среди прочих функций выделим возможности генерации серий и создания пользовательских функций.

Сгенерируем серию ссылок, чтобы потом с каждой страницы извлечь страницу и объединить все эти таблицы по вертикали.

Сначала нам понадобится создать пользовательскую функцию для обработки каждой ссылки.

После этого мы сгенерируем последовательность ссылок и всех их обработаем, используя пользовательскую функцию.

Код

Пользовательская функция:

(url) =>
   let
      source      = Web.Page(Web.Contents(url)),
      select_rows = Table.SelectRows(source, each ([ClassName] = "result_table")),
      Data        = select_rows{0}[Data]
   in
      Data

Генерируем серию и обрабатываем каждую ссылку:

let
   url_part = "https://www.calc.ru/kotirovka-dollar-ssha.html?date=",
   months = {
      "-01",
      "-02",
      "-03",
      "-04",
      "-05",
      "-06",
      "-07",
      "-08",
      "-09",
      "-10",
      "-11",
      "-12"
   },
   list_generate = List.Generate(
      () => [x = 1992],
      each [x] <= 2020,
      each [x = [x] + 1],
      each [year = [x], months = months, url_part = url_part]
   ),
   to_table = Table.FromList(
      list_generate,
      Splitter.SplitByNothing(),
      null,
      null,
      ExtraValues.Error
   ),
   expand_col = Table.ExpandRecordColumn(
      to_table,
      "Column1",
      {"year", "months", "url_part"},
      {"year", "months", "url_part"}
   ),
   expand_col_2 = Table.ExpandListColumn(expand_col, "months"),
   combine_cols = Table.CombineColumns(
      Table.TransformColumnTypes(expand_col_2, {{"year", type text}}, "ru-RU"),
      {"url_part", "year", "months"},
      Combiner.CombineTextByDelimiter("", QuoteStyle.None),
      "url"
   ),
   add_column = Table.AddColumn(
      combine_cols,
      "Пользовательский",
      each fn_get_usdrub([url])
   ),
   expand_col_3 = Table.ExpandTableColumn(
      add_column,
      "Пользовательский",
      {"Дата", "Курс"},
      {"Дата", "Курс"}
   ),
   select_rows = Table.SelectRows(expand_col_3, each Text.Length([Дата]) <> 4),
   set_types = Table.TransformColumnTypes(select_rows, {{"Дата", type date}}),
   set_types_locale = Table.TransformColumnTypes(
      set_types,
      {{"Курс", type number}},
      "en-001"
   ),
   replace_val = Table.ReplaceValue(
      set_types_locale,
      each [Курс],
      each if [Дата] < Date.From("30.12.1997") then [Курс] / 1000 else [Курс],
      Replacer.ReplaceValue,
      {"Курс"}
   )
in
   replace_val

Примененные функции

• Combiner.CombineTextByDelimiter
• Csv.Document
• Date.From
• Excel.CurrentWorkbook
• Excel.Workbook
• ExtraValues.Error
• File.Contents
• JoinKind.LeftOuter
• List.Distinct
• List.Generate
• List.Sum
• Number.Mod
• Number.Type
• Percentage.Type
• QuoteStyle.Csv
• QuoteStyle.None
• Replacer.ReplaceValue
• Splitter.SplitByNothing
• Splitter.SplitTextByEachDelimiter
• Table.AddColumn
• Table.AddIndexColumn
• Table.Combine
• Table.CombineColumns
• Table.ExpandListColumn
• Table.ExpandRecordColumn
• Table.FillUp
• Table.FromList
• Table.Group
• Table.NestedJoin
• Table.Pivot
• Table.PromoteHeaders
• Table.RemoveLastN
• Table.RenameColumns
• Table.ReplaceValue
• Table.SelectColumns
• Table.SelectRows
• Table.Skip
• Table.Sort
• Table.SplitColumn
• Table.TransformColumns
• Table.TransformColumnTypes
• Text.AfterDelimiter
• Web.Contents
• Web.Page

Этот урок входит в Базовый курс Power Query

Номер урока	Урок	Описание
1	Зачем нужен Power Query. Обзор возможностей	Этот урок сам по себе является мини-курсом. Здесь вы узнаете для каких видов операций с данными создан Power Query.
2	Подключение Excel	Подключаемся к файлам Excel. Импортируем данные из таблиц, именных диапазонов, динамических именных диапазонов.
3	Подключение CSV/TXT, таблиц, диапазонов	Подключаемся к к файлам CSV/TXT, Excel.
4	Объединить таблицы по вертикали	Учимся объединять две таблицы по вертикали — combine.
5	Объединить по вертикали все таблицы одной книги друг за другом	Как объединить по вертикали все таблицы одной книги, находящиеся на разных листах Excel.
6	Объединить по вертикали все файлы в папке	Объединяем по вертикали таблицы, которые находятся в разных файлах в одной папке.
7	Объединение таблиц по горизонтали	Учимся объединять таблицы по горизонтали — JOIN, merge.
8	Объединить таблицы с агрегированием	Объединить таблицы по горизонтали и сразу выполнить группировку с агрегированием — JOIN + GROUP BY.
9	Анпивот (Unpivot)	Изучаем операцию Анпивот — из сводной таблицы делаем таблицу с данными.
10	Многоуровневый анпивот (Анпивот с подкатегориями)	Более сложный вариант Анпивота — в строках находится несколько измерений.
11	Скученные данные	Данные собраны в одном столбце, нужно правильно его разбить на несколько.
12	Скученные данные 2	Разбираем еще один пример скученных данных.
13	Ссылка на другую строку	Как сослаться на другую строку.
14	Ссылка на другую строку 2	Как сослаться на другую строку, используя объединение по горизонтали.
15	Виды объединения таблиц по горизонтали	Изучаем виды объединения таблиц по горизонтали — LEFT JOIN, FULL JOIN, INNER JOIN, CROSS JOIN.
16	Виды объединения таблиц по горизонтали 2	Изучаем анти-соединение и соединение таблицы с ней же самой — ANTI JOIN, SELF JOIN.
17	Группировка	Изучаем операцию группировки с агрегированием — GROUP BY.
18	Консолидация множества таблиц пользовательской функцией	Объединяем по вертикали множество таблиц с предварительной обработкой при помощи пользовательской функции.
19	Деление на справочник и факт	Разделим один датасет на два датасета: справочник и факт.
20	Создание параметра	Мы можем ввести значение в какую-то ячейку Excel, а потом передать это значение в формулу Power Query.
21	Таблица параметров	Создадим целую таблицу параметров и будем их использовать в запросах Power Query.
22	Объединение таблиц по вертикали, когда не совпадают заголовки столбцов	Как объединить две таблицы по вертикали, если названия столбцов не совпадают.
23	Поиск ключевых слов	Научимся искать ключевые слова в текстовом поле.
24	Поиск ключевых слов 2	Будем искать ключевые поля в текстовом поле и присваивать этому значению какую-то категорию.

Термины «Power Query», «Power Pivot», «Power BI» и прочие «пауэры» все чаще всплывают в статьях и материалах о Microsoft Excel. По моему опыту, далеко не все ясно представляют себе что скрывается за этими понятиями, как они между собой взаимосвязаны и как могут помочь простому пользователю Excel.

Давайте проясним ситуацию.

Power Query

Еще в 2013 году специально созданная группа разработчиков внутри Microsoft выпустила для Excel бесплатную надстройку Power Query (другие названия — Data Explorer, Get&Transform), которая умеет массу полезных для повседневной работы вещей:

• Загружать данные в Excel из почти 40 различных источников, среди которых базы данных (SQL, Oracle, Access, Teradata…), корпоративные ERP-системы (SAP, Microsoft Dynamics, 1C…), интернет-сервисы (Facebook, Google Analytics, почти любые сайты).
• Собирать данные из файлов всех основных типов данных (XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, XML…), как поодиночке, так и сразу оптом — из всех файлов указанной папки. Из книг Excel можно автоматически загружать данные сразу со всех листов.
• Зачищать полученные данные от «мусора»: лишних столбцов или строк, повторов, служебной информации в «шапке», лишних пробелов или непечатаемых символов и т.п.
• Приводить данные в порядок: исправлять регистр, числа-как-текст, заполнять пробелы, добавлять правильную «шапку» таблицы, разбирать «слипшийся» текст на столбцы и склеивать обратно, делить дату на составляющие и т.д.
• Всячески трансформировать таблицы, приводя их в желаемый вид (фильтровать, сортировать, менять порядок столбцов, транспонировать, добавлять итоги, разворачивать кросс-таблицы в плоские и сворачивать обратно).
• Подставлять данные из одной таблицы в другую по совпадению одного или нескольких параметров, т.е. прекрасно заменяет функцию ВПР (VLOOKUP) и ее аналоги.

Power Query встречается в двух вариантах: как отдельная надстройка для Excel 2010-2013, которую можно скачать с официального сайта Microsoft и как часть Excel 2016. В первом случае после установки в Excel появляется отдельная вкладка:

В Excel 2016 весь функционал Power Query уже встроен по умолчанию и находится на вкладке Данные (Data) в виде группы Получить и преобразовать (Get & Transform):

Возможности этих вариантов совершенно идентичны.

Принципиальной особоенностью Power Query является то, что все действия по импорту и трансформации данных запоминаются в виде запроса — последовательности шагов на внутреннем языке программирования Power Query, который лаконично называется «М». Шаги можно всегда отредактировать и воспроизвести повторно любое количество раз (обновить запрос).

Основное окно Power Query обычно выглядит примерно так:

По моему мнению, это самая полезная для широкого круга пользователей надстройка из всех перечисленных в этой статье. Очень много задач, для которых раньше приходилось либо жутко извращаться с формулами, либо писать макросы — теперь легко и красиво делаются в Power Query. Да еще и с последующим автоматическим обновлением результатов. А учитывая бесплатность, по соотношению «цена-качество» Power Query просто вне конкуренции и абсолютный must have для любого средне-продвинутого пользователя Excel в наши дни.

Power Pivot

Power Pivot — это тоже надстройка для Microsoft Excel, но предназначенная немного для других задач. Если Power Query сосредоточена на импорте и обработке, то Power Pivot нужен, в основном, для сложного анализа больших объемов данных. В первом приближении, можно думать о Power Pivot как о прокачанных сводных таблицах.

Общие принципы работы в Power Pivot следующие:

1. Сначала мы загружаем данные в Power Pivot — поддерживается 15 различных  источников: распространенные БД (SQL, Oracle, Access…), файлы Excel, текстовые файлы, веб-каналы данных. Кроме того, можно использовать Power Query как источник данных, что делает анализ почти всеядным.
2. Затем между загруженными таблицами настраиваются связи или, как еще говорят, создается Модель Данных. Это позволит в будущем строить отчеты по любым полям из имеющихся таблиц так, будто это одна таблица. И никаких ВПР опять же.
3. При необходимости, в Модель Данных добавляют дополнительные вычисления с помощью вычисляемых столбцов (аналог столбца с формулами в «умной таблице») и мер (аналог вычисляемого поля в сводной). Всё это пишется на специальном внутреннем языке Power Pivot, который называется DAX (Data Analysis eXpressions).
4. На листе Excel по Модели Данных строятся интересующие нас отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм.

Главное окно Power Pivot выглядит примерно так:

А так выглядит Модель Данных, т.е. все загруженные таблицы с созданными связями:

У Power Pivot есть ряд особенностей, делающих её уникальным инструментом для некоторых задач:

• В Power Pivot нет предела по количеству строк (как в Excel). Можно грузить таблицы любого размера и спокойно работать с ними.
• Power Pivot очень хорошо умеет сжимать данные при загрузке их в Модель. 50 Мб исходный текстовый файл может легко превратиться в 3-5 Мб после загрузки.
• Поскольку «под капотом» у Power Pivot, по сути, полноценный движок базы данных, то с большими объемами информации он справляется очень быстро. Нужно проанализировать 10-15 млн. записей и построить сводную? И все это на стареньком ноутбуке? Без проблем!

К сожалению, пока что Power Pivot входит не во все версии Excel. Если у вас Excel 2010, то скачать её можно бесплатно с сайта Microsoft. А вот если у вас Excel 2013-2016, то всё зависит от вашей лицензии, т.к. в некоторых вариантах она включена (Office Pro Plus, например), а в некоторых нет (Office 365 Home, Office 365 Personal и т.д.) Подробнее об этом можно почитать тут.

Power Maps

Эта надстройка впервые появилась в 2013 году и первоначально называлась GeoFlow. Она предназначена для визуализации гео-данных, т.е. числовой информации на географических картах. Исходные данные для отображения берутся все из той же Модели Данных Power Pivot (см. предыдущий пункт).

Демо-версию Power Map (почти не отличающуюся от полной по возможностям, кстати) можно совершенно бесплатно загрузить опять же с сайта Microsoft. Полная же версия включена в некоторые пакеты Microsoft Office 2013-2016 вместе с Power Pivot — в виде кнопки 3D-карта на вкладке Вставка (Insert — 3D-map):

Ключевые особенности Power Map:

• Карты могут быть как плоскими, так и объемными (земной шар).
• Можно использовать несколько разных типов визуализации (гистограммы, пузырьковые диаграммы, тепловые карты, заливку областями).
• Можно добавлять измерение времени, т.е. анимировать процесс и смотреть на него в развитии.
• Карты подгружаются из сервиса Bing Maps, т.е. для просмотра нужен весьма шустрый доступ в интернет. Иногда возникают сложности с правильным распознаванием адресов, т.к. названия в данных не всегда совпадают с Bing Maps.
• В полной (не демо) версии Power Map можно использовать собственные загружаемые карты, например визуализировать посетителей торгового центра или цены на квартиры в жилом доме прямо на строительном плане.
• На основе созданных гео-визуализаций можно прямо в Power Map создавать видеоролики (пример), чтобы поделиться ими потом с теми, у кого надстройка не установлена или включить в презентацию Power Point.

Power View

Эта надстройка появилась впервые в составе Excel 2013 и предназначена для «оживления» ваших данных — построения интерактивных графиков, диаграмм, карт и таблиц. Иногда для этого используют термины дашборд (dashboard) или панель показателей (scorecard). Суть в том, что вы можете вставить в ваш файл Excel специальный лист без ячеек — слайд Power View, куда добавить текст, картинки и массу различного типа визуализаций по вашим данным из Модели Данных Power Pivot.

Выглядеть это будет примерно так:

Нюансы тут такие:

• Исходные данные берутся всё оттуда же — из Модели Данных Power Pivot.
• Для работы с Power View необходимо установить на вашем компьютере Silverlight — майкрософтовский аналог Flash (бесплатный).

На сайте Microsoft, кстати, есть весьма приличный обучающий курс по Power View на русском языке.

Power BI

В отличие от предыдущих, Power BI — это не надстройка для Excel, а отдельный продукт, представляющий собой целый комплекс средств для бизнес- анализа и визуализации. Он состоит из трех ключевых элементов:

1. Power BI Desktop — программа для анализа и визуализации данных, включающая в себя, помимо прочего, весь функционал надстроек Power Query и Power Pivot + улучшенные механизмы визуализации из Power View и Power Map. Скачать и установить её можно совершенно бесплатно с сайта Microsoft.

В Power BI Desktop можно:

• Загружать данные из более чем 70 различных источников (как в Power Query + дополнительные коннекторы).
• Связывать таблицы в модель (как в Power Pivot)
• Добавлять к данным дополнительные вычисления с помощью мер и вычисляемых столбцов на DAX (как в Power Pivot)
• Создавать на основе данных красивейшие интерактивные отчеты с разного типа визуализациями (очень похоже на Power View, но еще лучше и мощнее).
• Публиковать созданные отчеты на сайте Power BI Service (см. следующий пункт) и делиться ими с коллегами. Причем есть возможность давать разные права (чтение, редактирование) разным людям.

2. Онлайн-сервис Power BI — упрощенно говоря, это сайт, где у вас и у каждого пользователя в вашей компании будет своя «песочница» (workspace) куда можно загружать созданные в Power BI Desktop отчеты. Помимо просмотра, позволяет их даже редактировать, воспроизводя онлайн почти весь функционал Power BI Desktop. Также сюда можно заимствовать отдельные визуализации из чужих отчетов, собирая из них свои авторские дашборды.

Выглядит это примерно так:

3. Power BI Mobile — приложение для iOS / Android / Windows для подключения к Power BI Service и удобного просмотра (не редактирования) созданных отчетов и дашбордов прямо на экране телефона или планшета. Скачать его (совершенно бесплатно) можно тут.

На iPhone, например, созданный выше отчет выглядит так:

Причем всё это с сохранением интерактивностии и анимации + заточенность под тач и рисование по экрану пером. Очень удобно. Таким образом, бизнес-аналитика становится доступной всем ключевым лицам компании в любой момент и в любом месте — нужен только доступ в интернет.

Тарифные планы Power BI. Power BI Desktop и Mobile бесплатны изначально, большинство функций Power BI Service — тоже. Так что для персонального использования или применения в пределах небольшой компании за всё вышеперечисленное не нужно платить ни копейки и можно смело оставаться на плане Free. Если вы хотите делиться отчетами с коллегами и администрировать их права доступа, то придется перейти на Pro (10$ в месяц за пользователя). Есть еще Premium — для больших компаний (>500 пользователей), которым требуются для данных отдельные хранилища и серверные мощности.

Ссылки по теме

• Проектная диаграмма Ганта в Excel с помощью Power Query
• Как создать в Excel базу данных с помощью Power Pivot
• Визуализация движения по маршруту на карте в Power Map

Есть одна вещь, которая волнует всех — как сэкономить больше времени и работать с умом.

Что ж, я уже давал много приемов и трюков Excel, которые значительно облегчат работу. Но сегодня речь пойдет о POWER QUERY. Да-да, вы все правильно поняли.

POWER QUERY — это то, что может изменить вашу жизнь. Сегодня в этой статье я поделюсь с вами некоторыми удивительными приемами Power Query, которые вы можете начать использовать прямо сейчас.

Эти советы не только помогут вам сэкономить время, но и вдохновят вас использовать POWER QUERY для управления данными. По крайней мере, я на это надеюсь.

Прежде чем мы перейдем к приемам, нужно прояснить пару моментов.

 Почему я должен использовать Power Query?

Делюсь с вами некоторыми серьезными причинами, так как хочу, чтобы вы в дальнейшем изучали Power Query.

1. Самый простой способ преобразовать ваши данные

Одной из основных причин использования Power Query — легкость преобразования данных. Обычно вы используете формулы и сводные таблицы, но с Power Query все основные задачи формирования данных могут быть выполнены в кратчайшие сроки.

2. Power Query в реальном времени

Это вторая важная причина, по которой Power Query выполняется в реальном времени, как разовая настройка.

Напишите запрос один раз, и вы можете обновлять его каждый раз, когда происходит изменение данных, также вы можете определить время автоматического обновления (Совет № 26).

3. Нужно просто несколько кликов

Как я уже сказал, обычно вы используете формулы и сводные таблицы для преобразования данных, но с POWER QUERY вы можете многое сделать, просто щелкнув мышью.

Нет необходимости писать формулы или коды.

Как установить Power Query — Шаги

Прежде чем вы начнете использовать эти приемы, в вашем Excel должен быть установлен Power Query.

И если вы один из тех пользователей Excel, у которых нет надстройки с Power Query, используйте эти шаги для ее установки.

Для Excel 2016 или Office 365:

Если вы используете версию Excel 365 или Excel 2016, она уже находится на вкладке «Данные» — «Скачать & преобразовать».

Для версий 2013 и 2010:

Прежде всего, загрузите надстройку отсюда (официальный сайт Microsoft).Как только вы загрузите файл, откройте его и следуйте инструкциям. После этого автоматически откроется вкладка «Power Query» на ленте Excel.
Если вкладка «POWER QUERY» не появляется, вам не о чем беспокоиться.

Вы можете добавить ее, используя опцию Надстройки COM.

• Перейдите на вкладку «Файл» ➜ «Параметры» ➜ «Надстройки».
• В опциях «Надстройки» выберите «Надстройки COM» и нажмите Перейти.
• После этого отметьте галочкой «Microsoft Power Query for Excel».
• В конце нажмите ОК.

Все! Теперь у вас есть новая вкладка на ленте с названием «Power Query».

Откройте Power Query и загрузите в него данные

У вас есть разные способы добавить данные в редактор Power Query. Что ж, если у вас есть данные на рабочем листе, вы можете вставить их оттуда.

• Перейдите на вкладку «Данные» ➜ «Скачать & преобразовать» ➜ Из таблицы.
• Нажмите OK, чтобы преобразовать этот диапазон в таблицу Excel.
• И сразу после этого вы получите эту таблицу в редакторе Power Query, как показано ниже.

Лучшие 25 приемов Power Query для экономии времени в повседневной работе

Теперь пришло время изучить все эти советы по Power Query. Так что давайте начнем.

1. Заменить значения

У нас есть список с некоторыми значениями, и нам нужно заменить определенное значение или некоторые значения чем-то другим.

С помощью Power Query мы можем создать запрос и заменить эти конкретные значения очень быстро. В приведенном ниже списке я хочу заменить имя «Алена» на «Алёна».

Давайте сделаем:

• Прежде всего, загрузите список в редактор Power Query.
• После этого перейдите на вкладку «Преобразование» и нажмите «Замена значений».

• Теперь в поле «Значение для поиска» введите «Алена», а в поле «Заменить на» введите «Алёна» и после этого нажмите ОК.

• После того, как вы нажмете OK, все значения будут заменены новыми. Теперь можно нажать «Закрыть и загрузить», чтобы загрузить данные в таблицу.

А вот и лучшая часть: Вы только что создали запрос в режиме реального времени. При повторном обновлении запроса он заменит все вновь введенные значения.

2. Сортировка — по возрастанию и по убыванию

Как и при обычной сортировке, вы можете сортировать данные, используя Power Query. Я использую тот же список имен, который мы использовали выше. Вот, что нужно сделать.

• Прежде всего, загрузите данные в редактор
• В редакторе Power Query у вас есть две кнопки сортировки (по возрастанию и по убыванию).
• Нажмите на любую из этих кнопок, чтобы отсортировать.

• В конце нажмите «Закрыть и загрузить», чтобы загрузить данные в таблицу.

Вы, наверное, удивлены: «Зачем мне использовать Power Query, если я могу использовать обычную сортировку на листе?»

Как я уже писал, Power Query — работает в реальном времени. Вы можете создать запрос автообновления (Совет № 26), который будет обновляться через определенное время и автоматически сортировать ваши данные.

3. Удалить столбцы

Очень часто бывает, что вы получаете откуда-то данные, и вам нужно удалить некоторые столбцы из них. Дело в том, что вы должны удалять эти столбцы каждый раз, когда добавляете новые данные.

Но с Power Query вы можете создать запрос.

Вот шаги:

• Прежде всего, откройте данные в редакторе
• После этого выберите столбец или несколько столбцов

• Теперь щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Удалить».

• В конце нажмите «Закрыть и загрузить», чтобы загрузить данные.

Совет. Также имеется опция «Удалить другие столбцы», в которой можно удалить все невыбранные столбцы.

4. Разделить столбец

Точно так же как опция как «Текст по столбцам» есть в запросе: «Разделить столбец». Сейчас я расскажу, как это работает.

В приведенном ниже списке у вас есть имя и фамилия с дефисом между ними.

Теперь вам нужно разделить их на две колонки. Используйте эти шаги:

• Прежде всего, откройте список в редакторе
• После этого выберите столбец и перейдите на вкладку «Преобразование» ➜ «Разделить столбец» ➜ «по разделителю».

• Выберите «Пользовательский» из выпадающего списка и введите «-» в него.
• Теперь у вас есть три варианта, как разбить столбец.

1. Самый левый разделитель
2. Самый правый разделитель
3. По каждому вхождению разделителя

Поскольку у нас есть только один разделитель в ячейке, все три будут работать одинаково, но если у вас более одного разделителя, вы можете выбрать нужный.

• В конце нажмите OK и нажмите «Закрыть и загрузить», чтобы загрузить данные.

5. Переименовать столбец

Вы можете просто переименовать столбец, щелкнув правой кнопкой мыши, а затем нажмите «Переименовать».

Совет: допустим, у вас есть запрос на переименование столбца, а кто-то другой переименовал его по ошибке. Вы можете восстановить это имя одним щелчком мыши.

6. Дубликат столбца

В Power Query есть простой способ создать дубликат столбца.

Все, что вам нужно сделать, это щелкнуть правой кнопкой мыши столбец, для которого вам нужен дубликат, а затем нажать «Создать дубликат столбца».

7. Объединить столбец

Обычно для объединения столбцов и ячеек мы используем формулы в Excel, но с Power Query это можно сделать намного проще.

Помните, мы разделили список сотрудников (Совет № 4). Теперь, давайте объединим его, используя пробел.

Следуй этим шагам:

• Как только вы добавите данные в редактор, выберите оба столбца.
• После этого щелкните по ним правой кнопкой мыши и выберите «Объединить столбцы».

• Теперь в окне слияния столбцов выберите разделитель из выпадающего списка (здесь мы используем пробел) и добавьте имя для нового объединенного столбца.

• Нажмите OK и загрузите данные в таблицу.

Совет: вы также можете использовать собственный разделитель для объединения двух столбцов.

8. Транспонировать столбец или строку

В Power Query транспонирование — это проще простого. Да, всего один клик.

• Как только вы загрузите данные в редактор, вам просто нужно выбрать столбец (столбцы) или строку (и).
• Перейдите на вкладку «Преобразование» ➜ Таблица ➜ «Транспонировать».

И все.

9. Заменить / удалить ошибки

Это крутая вещь. Обычно для замены или удаления ошибок в Excel вы можете использовать опцию поиска и замены или код VBA. Но в Power Query все намного проще.

Посмотрите на столбец ниже, где у вас есть некоторые ошибки, вы можете заменить их.

Когда вы щелкнете правой кнопкой мыши по столбцу, у вас будет два варианта, как с ними справиться.

• Заменить ошибки
• Удалить ошибки

10. Изменить тип данных

Посмотрите, это обычное дело: У вас есть данные в столбце, но они не в нужном формате. Поэтому каждый раз нужно менять его формат.

В приведенном выше примере у нас есть столбец дат, но мы видим просто числа. Чтобы преобразовать их в дату, вы можете использовать Power Query. Это очень просто.

• Прежде всего, откройте данные в редакторе
• После этого выберите столбец и перейдите на вкладку Преобразование.
• Теперь из типа данных выберите «Дата».

Вот, что получилось.

Совет: в большинстве случаев Power Query автоматически определяет тип данных, но если это не так, вы можете изменить его, как в приведенном выше примере.

11. Добавить столбец из примеров

Вот в чем дело: в Power Query есть возможность добавить образец столбца, который на самом деле не является образцом, связанным с текущим столбцом. Позволь мне привести пример:

В приведенном выше примере мы преобразовали числа в даты, и теперь предположим, что вам нужно добавить столбец, в котором необходимо указать название дня недели для этих дат.

Вместо использования формулы или любого другого параметра, в Power Query мы можем использовать параметр «Добавить столбец из примеров».

Вот как это сделать:

• После того, как вы отправите свои данные в редактор, выберите столбец.
• Потом щелкните по нему правой кнопкой мыши и выберите «Добавить столбец из примеров».

• Здесь вы получите пустой столбец. Нажмите на первую ячейку столбца, чтобы получить список значений, которые вы можете вставить.

• Выберите «Название дня недели с Дата» и нажмите «ОК».

Все! Столбец заполнен.

12. Отменить таблицу

Я написал полное пошаговое руководство, чтобы отменить вывод данных в виде таблицы с помощью Power Query:

• Прежде всего, выберите данные кросс-таблицы и перейдите на вкладку «Данные».

• На вкладке данных перейдите к Скачать & Преобразовать → Из таблицы.
• Когда вы щелкнете по нему, он преобразует ваши данные кросс-таблицы в таблицу Excel (если это уже не так).
• Данные мгновенно загрузятся в редактор Power Query.

• Отсюда нам нужно выбрать все столбцы, которые мы хотим отключить.
• Для этого выберите столбец Янв, нажмите и удерживайте клавишу Shift и выберите столбец Дек.
• После этого щелкните по нему правой кнопкой мыши и выберите «Отменить свертывание столбцов».

• Теперь все значения 12-ти столбцов разделены на два столбца. В одном — месяц, в другом — сумма.

• Последнее, что вам нужно сделать, это переименовать столбцы. Для этого щелкните правой кнопкой мыши по столбцу и переименуйте их.
• В конце нажмите «Закрыть и загрузить».

Теперь ваши данные кросс-таблицы преобразуются в простые данные, и вы можете использовать их для создания сводных таблиц и всего прочего для дальнейшего анализа и составления отчетов о продажах.

13. Изменить регистр

Как в функциях, которые вы используете в Excel, в Power Query есть пакет опций для изменения регистра текста.

• нижний регистр
• ВЕРХНИЙ РЕГИСТР
• Каждое Слово С Прописной

Вы можете сделать это, щелкнув правой кнопкой мыши по столбцу и выбрать любой из трех указанных выше вариантов. Или перейдите на вкладку «Преобразование» ➜ «Столбец Текст» ➜ «Формат».

14. Усечь и Очистить

Чтобы очистить данные или удалить ненужные пробелы, вы можете использовать опции Усечь и Очистить в Power Query.

Шаги просты:

• Щелкните правой кнопкой мыши по столбцу или выберите все столбцы, если у вас несколько столбцов.
• Перейдите к опции преобразования и выберите любую из опций:

1. Усечь: для удаления лишних пробелов из ячейки.
2. Очистить: для удаления непечатаемых символов из ячейки.

15. Добавить префикс / суффикс

Итак, у вас есть список значений, и в этот список вы хотите добавить префикс / суффикс в каждую ячейку. В Excel вы можете использовать функцию СЦЕПИТЬ, но в Power Query есть более простой способ.

• Прежде всего, выберите столбец, в который нужно добавить префикс / суффикс.
• Затем перейдите на вкладку «Преобразование» ➜ Столбец Текст ➜ Формат ➜ Добавить префикс / Добавить суффикс.

• Как только вы нажмете одну из опций, откроется диалоговое окно для ввода текста.

• После ввода текста нажмите ОК.

Опция работает одинаково для чисел, текста и дат.

16. Извлечь значения

Если вы разбираетесь в формулах, то вы согласитесь со мной, что для извлечения текста или числа из ячейки необходимо комбинировать несколько функций. Power Query решает много подобных задач. У вас есть семь способов извлечь значения из ячейки. И да, одним щелчком мыши.

Просто посмотрите на варианты, которые у вас есть.

Эти опции закрыли все основные вещи задачи, которые вы привыкли решать с помощью формул.

17. Только дата или время

Часто бывает, что у вас есть дата и время в одной ячейке, но вам нужна только одна из них.

Для этого в Power Query вам нужен всего лишь один клик, вот шаги.

• Выберите столбец, где у вас есть дата и время вместе.
• Если вам нужна Дата: щелкните правой кнопкой мыши ➜ Преобразование ➜ Только дата;
• Если хотите Время: щелкните правой кнопкой мыши ➜ Преобразование ➜ Только время.

18. Объедините дату и время

Теперь у вас есть отдельно дата и время. Значит, пора узнать, как их объединить.

Это довольно просто.

• Прежде всего, загрузите ваши данные в редактор.

• После этого выберите оба столбца (Дата и время) и перейдите на вкладку преобразования.

• Теперь из группы Столбец «Дата и время» перейдите к «Дата» и нажмите «Объединить дату и время».

Теперь у вас есть новый столбец с объединенным данными.

19. Округление чисел

У нас есть функции для округления чисел в Excel, но также есть и Power Query.

Вот варианты:

1. Округление с увеличением.
2. Округление с уменьшением.
3. Округление: Вы можете выбрать, до какого знака после запятой округлить.

Шаги:

• Прежде всего, откройте ваши данные в редакторе.
• Выберите столбец правой кнопкой мыши ➜ Преобразование ➜ Округление и выберите любой из трех вариантов.

Примечание. Когда вы выбираете опцию «Округление», вам нужно ввести количество десятичных знаков для округления.

20. Расчеты

В Power Query есть варианты, которые вы можете использовать для выполнения расчетов. Посмотрите на приведенный ниже список.

• Стандартный
• Статистика
• Научный
• Тригонометрические
• Округление
• Информация

Вы можете найти все эти опции на вкладке Преобразование.

Для выполнения любого из этих расчетов вам нужно выбрать столбец и выбрать опцию.

21. Группировка

Как и сводные таблицы, Power Query — отличный вариант для группировки. Вы можете найти эту опцию на вкладке Преобразование.

Допустим, у вас большой набор данных и вы хотите создать сводную таблицу. Вот что вам нужно сделать:

• На вкладке «Преобразование» нажмите «Группировать по», откроется диалоговое окно.

• Теперь в этом диалоговом окне выберите столбец, который вы хотите сгруппировать.

После этого добавьте имя, выберите операцию и столбец, в котором у вас есть значения.

• В конце нажмите ОК.

Примечание. В параметре «Группировать по» также есть несколько расширенных опций, которые можно использовать для создания многоуровневой групповой таблицы.

22. Удалить знак отрицания

Есть много методов удаления отрицательного знака, и один из них — это Power Query.

Щелкните правой кнопкой мыши по столбцу и перейдите в Преобразование, а затем нажмите на Абсолютное значение.

23. Добавить настраиваемый столбец

Хотя в Power Query есть много опций, вы также можете создать пользовательский столбец, используя формулу расчета. Выполните следующие шаги, чтобы его создать:

• Прежде всего, перейдите на вкладку Добавление столбца ➜ Настраиваемый столбец.

• Здесь у вас появится диалоговое окно для создания формулы для использования в столбце (сейчас я хочу умножить количество на цену). Ведите формулу в поле формулы.

Совет. Когда вы вводите формулу, в диалоговом окне появится сообщение, если в формуле есть какая-то ошибка.

24. Автообновление запроса

Из всех советов и приемов, которые я упомянул здесь, этот является наиболее важным. Когда вы создаете запрос, вы можете сделать его автоматическим обновляемым (вы можете установить таймер).

Вот шаги:

• На вкладке «Данные» нажмите «Существующие подключения»
• Теперь щелкните правой кнопкой мыши по нужному запросу, далее Изменить свойства подключения.
• Введите минуты в открывшемся диалоговом окне.

• В конце нажмите ОК.

25. Создайте сводную таблицу из нескольких рабочих книг.

Иногда мы получаем или собираем данные из разных книг. И в этом случае создание сводной таблицы потребует дополнительных усилий для объединения этих нескольких рабочих книг в одну.

Но вы можете сделать это радостью с помощью Power query. Выполните эти три простых шага, чтобы создать сводную таблицу из разных рабочих книг.

У меня есть четыре книги с данными о продажах для разных отделений.

Убедитесь, что все эти файлы в одной папке.

Шаг 1 — Объедините файлы с помощью Power Query

Прежде всего, нам нужно объединить все файлы в одну таблицу с Power Query.

• Перейдите на вкладку «Данные» ➜ «Скачать & Преобразовать» ➜ «Создать запрос» ➜ «Из файла» ➜ «Из папки».

• Теперь в окне выбора папки нажмите «Обзор» и выберите папку, в которой находятся все файлы.

• Нажмите ОК.
• Вы увидите окно «Объединить файлы».

• В этом окне выберите лист с вашими данными во всех книгах. Важно: Убедитесь, что во всех книгах указано одинаковое имя листа!

• После того, как вы нажмете OK, Power Query отправит все данные из рабочих книг в редактор.

Шаг 2 — Подготовка данных для сводной таблицы

Теперь нам нужно внести небольшие изменения в наши данные, чтобы подготовить их к сводной таблице. Если вы посмотрите на данные, у нас появился дополнительный столбец с именем исходного файла.

• Щелкните правой кнопкой мыши по этому столбцу и выберите «Разделить столбец» ➜ «По разделителю».

• В окне разделителя выберите «Пользовательский», добавьте «.» в качестве разделителя и выберите «Самый левый разделитель».

• Нажмите ОК.
• После этого удалите второй столбец.

• Теперь переименуйте первый столбец.

• Теперь ваши данные готовы. Нажмите на закрыть и загрузить.

Шаг 3 — Вставьте сводную таблицу

На данный момент у нас есть новая рабочая таблица в рабочей книге с объединенными данными из всех четырех файлов. Теперь пришло время создать из них сводную таблицу.

• Выберите таблицу и перейдите на вкладку «Вставка» и нажмите кнопку «Сводная таблица».

• Откроется окно создания сводной таблицы. Нажмите OK, и вы получите новую сводную таблицу в своей книге.

Поздравляю! Вы успешно создали новую сводную таблицу из разных файлов.

Заключение

Вы можете не пользоваться POWER QUERY. Но… Многие вещи, которые мы делаем с формулами и функциями или кодами VBA, могут быть автоматизированы с помощью Power Query.

Я надеюсь, что приведенные выше советы вдохновляют вас использовать его все больше и больше.

Не забудьте поделиться своими мнениями со мной в разделе комментариев. И, пожалуйста, не забудьте поделиться этой информацией со своими друзьями, я уверен, что они это оценят.