Запрос данных в excel power query

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:

1. Выбрать Создать запрос — Из файла — Из папки — Выбрать папку — ОК
2. После появления списка файлов нажать Изменить
3. 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

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.

Время на прочтение
7 мин

Количество просмотров 194K

В данной статье я хочу рассказать о некоторых возможностях бесплатной и крайне полезной, но пока еще мало известной надстройки над MS Excel под названием Power Query.

Power Query позволяет забирать данные из самых разных источников (таких как csv, xls, json, текстовых файлов, папок с этими файлами, самых разных баз данных, различных api вроде Facebook opengraph, Google Analytics, Яндекс.Метрика, CallTouch и много чего еще), создавать

повторяемые последовательности обработки

этих данных и загружать их внутрь таблиц Excel или самого data model.

И вот под катом вы можете найти подробности всего этого великолепия возможностей.

Совместимость и технические подробности

Power Query доступен бесплатно для всех версий Windows Excel 2010, 2013 и встроен по умолчанию в Windows Excel 2016. Для пользователей MacOS X Power Query недоступен (впрочем, даже без этого маковский Excel отвратителен на ощупь и продвинутые пользователи, включая меня, чаще всего работают с нормальным Excel через Parallels или запуская его на удаленной виндовой машинке).

Также, Power Query встроен в новый продукт для бизнес аналитики — Power BI, а еще, ходят слухи, что Power Query будет появляться и в составе других продуктов от Microsoft. Т.е. Power Query ждет светлое будущее и самое время для адептов технологий Microsoft (и не только) заняться его освоением.

Как оно работает

После установки Power Query в интерфейсе Excel 2010–2013 появляется отдельная одноименная вкладка.

В новом Excel 2016 функционал Power Query доступен на вкладке Data (данные), в блоке “Get & Transform”.

Сначала, в интерфейсе Excel мы выбираем конкретный источник данных, откуда нам их нужно получить, и перед нами открывается окошко самого Power Query с предпросмотром первых строчек загруженных данных (область 1). В верхней части окошка располагается Ribbon с командами по обработке данных (область 2). И в правой части экрана (область 3) у нас расположена панель с последовательностью всех действий, которые применяются к данным.

Возможности Power Query

У Power Query очень много возможностей и я хочу остановиться на некоторых из числа моих любимых.

Как я уже писал выше, Power Query замечателен тем, что позволяет подключаться к самым разным источникам данных. Так он позволяет загружать данные из CSV, TXT, XML, json файлов. Притом процесс выбора опций загрузки тех-же CSV файлов гибче и удобнее, чем он реализован штатными средствами Excel: кодировка автоматически выбирается часто правильно и можно указать символ разделителя столбцов.

Объединение файлов лежащих в папке

Power Query умеет забирать данные из указанной папки и объединять их содержимое в единые таблицы. Это может быть полезно, например, если вам периодически приходят какие-то специализированные отчеты за отдельный промежуток времени, но данные для анализа нужны в общей таблице. Гифка

Текстовые функции

К столбцам из текста в Power Query по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять такие функции как:

1. Разделить столбец по символу или по количеству символов. И в отличие от Excel можно задать максимальное количество столбцов, а также направление откуда нужно считать символы — слева, справа.
2. Изменить регистр ячеек в столбце
3. Подсчитать количество символов в ячейках столбца.

Числовые функции

К столбцам с числовыми значениями по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять:

1. Арифметические операции
2. Возводить в степени, вычислять логарифмы, факториалы, корни
3. Тригонометрические операции
4. Округлять до заданных значений
5. Определять четность и т.д.

Функции для работы с датами, временем и продолжительностью

К столбцам со значениями даты и времени по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять:

1. Автоматическое определение формата вписанной даты (в excel c этим большая боль)
2. Извлекать в один клик номер месяца, дня недели, количество дней или часов в периоде и т.п.

Unpivot — Pivot

В интерфейсе Power Query есть функция “Unpivot”, которая в один клик позволяет привести данные с одной метрикой разложенные по столбцам по периодам к форме, которая будет удобна для использования в сводных таблицах (понимаю что трудно написал — смотрите пример). Также, есть функция с обратным действие Pivot. Гифка

Операция Merge — смерть ВПР

Функция ВПР (VLOOKUP) одна из наиболее используемых функций в MS Excel. Она позволяет подтягивать данные в одну таблицу из другой таблицы по единому ключу. И вот как раз для этой функции в Power Query есть гораздо более удобная альтернатива — операция Merge. При помощи этой операции соединение таблиц нескольких таблиц в одну по ключу (по простому или по составному ключу, когда соответствие нужно находить по нескольким столбцам) выполняется буквально в 7 кликов мыши без ввода с клавиатуры.

Операция Merge — это аналог join в sql, и ее можно настроить чтобы join был разных типов — Inner (default), Left Outer, Right Outer, Full Outer.

Upd.Мне тут подсказали, что Power Query не умеет делать Aproximate join, а впр умеет. Чистая правда, из коробки альтернатив нет. Гифка

Подключение к различным базам данных. Query Folding.

Power Query также замечателен тем, что умеет цепляться к самым разным базам данных — от MS SQL и MySQL до Postgres и HP Vertica. При этом, вам даже не нужно знать SQL или другой язык базы данных, т.к. предпросмотр данных отображается в интерфейсе Power Query и все те операции, которые выполняются в интерфейсе прозрачно транслируются в язык запросов к базе данных.

А еще в Power Query есть понятие Query Folding: если вы подключены к совместимой базе данных (на текущий момент это MS SQl), то тяжелые операции по обработке данных Power Query будет стараться выполнить на серверной стороне и забирать к себе лишь обработанные данные. Эта возможность радикально улучшает быстродействие многих обработок.

Язык программирования “М”

Надстройка Power Query — это интерпретатор нового, скриптового, специализированного для работы с данными, языка программирования М.

На каждое действие, которое мы выполняем с данными в графическом интерфейсе Power Query, в скрипт у нас пишется новая строчка кода. Отражая это, в панели с последовательностью действий (область 3), создается новый шаг с говорящим названием. Благодаря этому, используя панель с последовательностью действий, мы всегда можем посмотреть как выглядят у нас данные на каждом шаге обработки, можем добавить новые шаги, изменить настройки применяемой операции на конкретном шаге, поменять их порядок или удалить ненужные шаги. Гифка

Также, мы всегда можем посмотреть и отредактировать сам код написанного скрипта. И выглядеть будет он примерно так:

Язык M, к сожалению, не похож ни на язык формул в Excel, ни на MDX и, к счастью, не похож на Visual Basic. Однако, он очень прост в изучении и открывает огромные возможности по манипуляции данными, которые недоступны с использованием графического интерфейса.

Загрузка данных из Яндекс.Метрики, Google Analytics и прочих Api

Немного овладев языком “M” я смог написать программки в Power Query, которые умеют подключаться к API Яндекс.Метрики и Google Analytics и забирать оттуда данные с задаваемыми настройками. Программки PQYandexMetrika и PQGoogleAnalytics я выложил в опенсорс на гитхаб под лицензией GPL. Призываю пользоваться. И я буду очень рад, если эти программы будут дорабатываться энтузиастами.

Для Google Analytics подобного рода экспортеров в разных реализациях достаточно много, но вот для Яндекс.Метрики, насколько я знаю, мой экспортер был первым публично доступным, да еще и бесплатным

Power Query умеет формировать headers для post и get запросов и забирать данные из интернета. Благодаря этому, при должном уровне сноровки, Power Query можно подключить практически к любым API. В частности, я для своих исследований дергаю данные по телефонным звонкам клиентов из CallTouch API, из API сервиса по мониторингу активности за компьютером Rescuetime, занимаюсь парсингом нужных мне веб-страничек на предмет извлечения актуальной информации.

Еще раз про повторяемость и про варианты применения

Как я уже писал выше, скрипт Power Query представляет собой повторяемую последовательность манипуляций, применяемых к данным. Это значит, что однажды настроив нужную вам обработку вы сможете применить ее к новым файлам изменив всего один шаг в скрипте — указав путь к новому файлу. Благодаря этому можно избавиться от огромного количества рутины и освободить время для продуктивной работы — анализа данных.

Я занимаюсь веб-аналитикой и контекстной рекламой. И так уж получилось, что с момента, как я познакомился с Power Query в ее интерфейсах я провожу больше времени, чем в самом Excel. Мне так удобнее. Вместе с тем возросло и мое потребление другой замечательной надстройки в MS Excel — PowerPivot.

Вот часть задач, которые я делаю с использованием Power Query:

1. разбираю семантику для Толстых проектов,
2. Делаю частотные словари,
3. Создаю веб-аналитические дашборды и отчеты для анализа конкретных срезов,
4. Восстанавливаю достижение целей в системах веб-аналитики, если они не настроены на проекте,
5. Сглаживаю прогноз вероятности методами Андрея Белоусова (+Байеса:),
6. Делаю аудит контекстной рекламы на данных из K50 статистика,
7. И много других разных ad-hoc analysis задач, которые нужно сделать лишь однажды

Вот bi систему, про которую я рассказывал на Yac/M 2015 (видео) я делал полнстью при помощи Power Query и загружал данные внутрь PowerPivot.

Пару слов про локализацию

На сайте Microsoft для пользователей из России по умолчанию скачивается Power Query с переведенным на русским язык интерфейсом. К счастью, локализаторы до перевода на русский языка программирования (как это сделано с языком формул в excel) не добрались, однако жизнь пользователям неоднозначными переводами сильно усложнили. И я призываю вас скачивать, устанавливать и пользоваться английской версией Power Query. Поверьте, она будет гораздо понятнее.

Ссылки по теме

Официальные ресурсы на английском:

1. Скачать Английскую версию Power Query
2. Справка по формулам языка M
3. Ветка Форума Microsoft Technet про Power Query

На момент написания статьи на русском языке информации по Power Query практически нет, и то что мной найдено приведено ниже:

1. Импорт данных из таблиц в Google Spreadsheets
2. Power BI. Получаем данные из REST API
3. Сообщество продвинутых пользователей Excel, Power Pivot и Power Query в Facebook
4. Обновляемая страничка в Marketing-wiki про Power Query

На английском:

1. Видео с демонстрацией возможностей Power Query на конференции TechEd North America
2. Блог Chris Webb, пожалуй наиболее полный ресурс с примерами использования Power Query
3. Книга Chris Webb — Power Query for Power BI and Excel
4. Блог Ken Puls
5. Курс «Excel для интернет-маркетинга»
6. Курс «Power BI для интернет-маркетинга»
7. Книга Ken Puls и Miguel Escobar — M is for Data Monkey