Объединение таблиц в excel с помощью power pivot
Power Pivot — это Excel надстройка, которая используется для выполнения мощного анализа данных и создания сложных моделей данных. С помощью Power Pivot можно работать с большими объемами данных из различных источников одновременно, быстро анализировать их и распространять результаты.
Как в Excel, так и в Power Pivot можно создать модель данных , коллекцию таблиц со связями. Модель данных, которая вы видите в книге Excel, — это та же модель данных, что и в окне Power Pivot. Все данные, импортируемые в Excel, доступны в Power Pivot, и наоборот.
Примечание. Прежде чем приступить к подробной информации, вы можете вернуться к видеоролику или воспользоваться учебным руководством по & преобразованию и Power Pivot.
Импорт миллионов строк данных из нескольких источников С помощью Power Pivot для Excel можно импортировать миллионы строк данных из нескольких источников в одну книгу Excel, создавать связи между разнородными данными, создавать вычисляемые столбцы и меры с помощью формул, создавать систетные и свиты, а затем дополнительно анализировать данные, чтобы принимать вовремя деловые решения, не требуя помощи ИТ-поддержки.
Быстрое вычисление и анализ Обработка миллионов строк примерно одновременно с тысячами и максимальное количество многоядерных процессоров и гигабайт памяти для быстрой обработки вычислений. Преодолеет существующие ограничения для масштабного анализа данных на компьютере с помощью эффективных алгоритмов сжатия для загрузки даже самых крупных наборов данных в память.
Практически неограниченная поддержка источников данных Служит основой для импорта и объединения исходных данных из любого места для масштабного анализа на компьютере, включая реляционные базы данных, многомерные источники, облачные службы, веб-каналы данных, Excel файлы, текстовые файлы и данные из Интернета.
Панель управленияPower Pivot безопасности и управления позволяет ИТ-администраторам отслеживать общие приложения и управлять ими для обеспечения безопасности, высокой доступности и производительности.
Выражения анализа данных (DAX) DAX — это язык формул, расширяющий возможности работы с данными в Excel для более сложной группировки, вычислений и анализа. Синтаксис формул DAX очень похож на синтаксис Excel формул.
Задачи в Power Pivot или в Excel
Основное различие между Power Pivot и Excel заключается в том, что в окне Power Pivot можно создавать более сложные модели данных. Вот некоторые задачи для сравнения.
Импорт данных из различных источников, таких как большие корпоративные базы данных, публичные ленты новостей, электронные таблицы и текстовые файлы на локальном компьютере.
Импорт всех данных из источника данных.
Фильтрация данных и переименование столбцов и таблиц при импорте.
Прочитайте о том, как получать данные с помощью надстройки Power Pivot
Таблицы могут находиться на любом листе книги. Листы могут содержать несколько таблиц.
Таблицы организованы в виде отдельных страниц с вкладками в окне Power Pivot.
Редактирование данных в таблице
Можно изменять значения в отдельных ячейках таблицы.
Нельзя изменять отдельные ячейки.
Создание связей между таблицами
В диалоговом окне «Связи».
В представлении диаграммы или диалоговом окне «Создание связей».
Расширенные формулы на языке выражений анализа данных (DAX).
Иерархии можно создавать и использовать везде в книге, в том числе в Power View.
Создание ключевых показателей эффективности
Создавайте KPIS для использования в свиттах и отчетах Power View.
Создаваемые перспективы позволяют ограничить число столбцов и таблиц, которые видны пользователям книги.
Создание сводных таблиц и сводных диаграмм
Расширение модели для Power View
Создается базовая модель данных.
Доступны расширения, например определение полей по умолчанию, изображений и уникальных значений.
Использование Visual Basic для Applications (VBA)
VBA не поддерживается в окне Power Pivot окна.
DaX используется в вычисляемом столбце и вычисляемом поле.
Способ хранения данных
Данные, которые вы работаете в Excel и в окне Power Pivot, хранятся в аналитической базе данных внутри книги Excel, а мощный локальный механизм загружает, запрашивает и обновляет данные в этой базе данных. Так как данные Excel, они сразу же доступны для сводных и сводных книг, Power View и других функций в Excel, которые используются для агрегированных данных и взаимодействия с ними. Все презентации данных и взаимодействие предоставляются Excel; данные и Excel презентации содержатся в одном файле книги. Power Pivot поддерживает файлы размером до 2 ГБ и позволяет работать с данными размером до 4 ГБ в памяти.
Сохранение в SharePoint
Книги, изменяемые с помощью Power Pivot, можно сделать общими, как и любые другие файлы. Однако публикация книги в среде SharePoint с включенными службами Excel имеет некоторые преимущества. На сервере SharePoint службы Excel обрабатывают данные и готовят их к просмотру в окне браузера, где другие пользователи смогут продолжить анализ данных.
В SharePoint вы можете добавить Power Pivot для SharePoint, чтобы получить дополнительную поддержку для совместной работы и управления документами, включая галерею Power Pivot, панель мониторинга управления Power Pivot в Центре администрирования, запланированное обновление данных и возможность использования опубликованной книги в качестве внешнего источника данных в SharePoint.
Получение справочной информации
Все о Power Pivot можно узнать в справке По Power Pivot.
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.
Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.
До сих пор мы работали только с одной таблицей данных – Продажи [Sales]. Таблицы данных обычно представляют бизнес-процессы, и в этом случае таблица Sales описывает трансакции продаж. Очевидно, что реальный бизнес включает более одного бизнес-процесса, и трансакции собираются в несколько таблиц.
Рис. 17.1. Записи звонков
Добавим еще один бизнес-процесс – Сервисные звонки [Service Calls]. Колл-центр принимает звонки от клиентов, и фиксирует: ID клиента, дату и продолжительность звонка, ID продукта, в связи с которым был звонок, а также субъективную оценку того, как была решена проблема. Эти данные доступны нам в конце каждого дня в формате CSV (рис. 17.1; чтобы получить картинку, как на рис. 17.1 я импортировал данные из CSV-файла в Excel; для этого создал новый файл Excel и прошел по меню Данные –> Получить и преобразовать данные –> Из текстового/CSV=файла).
Загрузим эти данные в нашу модель. Откройте файл ch17_MultipleDataTables.xlsx, пройдите по меню Power Pivot –> Управление и в окне Power Pivot пройдите по меню Главная –> Получить внешние данные –> Из других источников –> Текстовый файл.
В нашей модели появилась таблица Service Calls (рис. 17.2).
Рис. 17.2. Таблица Service Calls, импортированная в модель данных
Свяжите таблице в верхней части модели с Service Calls (рис. 17.3).
Рис. 17.3. Связи, созданные для таблицы Service Calls
Обратите внимание, мы не создали связи между таблицами Sales и Service Calls. Вы никогда не связываете таблицы данных друг с другом! Это связано с тем, что в каждом столбце ключа таблицы данных есть дубликаты. Например, мы принимаем несколько вызовов в один день и продаем несколько продуктов в один день, поэтому таблицы Sales и Service Calls содержат несколько строк для данной даты. Всегда связывайте таблицы данных только с набором таблиц поиска, но не друг с другом (рис. 17.4).
Рис. 17.4. (а) Никогда не связывайте таблицы данных друг с другом; (б) таблицы данных связывайте только с набором таблиц поиска
Определим некоторые меры:
[Total Call Minutes] = SUM(ServiceCalls[Minutes])
[Avg Call Length] = DIVIDE([Total Call Minutes];[Calls])
Директор колл-центра сообщил, что минута работы колл-центра стоит $1,75. Подсчитаем стоимость обслуживания звонков:
[Cost of Calls] = [Total Call Minutes] * 1,75
С новыми мерами наш анализ сервисных звонков становится наглядным (рис. 17. 5).
Рис. 17.5. Сводная таблица сервисных звонков; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке
Объединение мер из разных таблиц данных в одной сводной
В традиционном Excel, анализ нескольких таблиц данных сводится к отображению двух сводных таблиц бок о бок (рис. 17.6).
Рис. 17.6. Традиционный анализ двух таблиц данных в Excel
Такое представление сталкивается с трудностями, когда строки относятся к разным продуктам/датам/покупателям (рис. 17.7).
Рис. 17.7. Некоторые элементы отображаются в одной сводной, но не в другой
Мы часто говорим, что для пользователей Excel изучение Power Pivot – это скорее отучение, чем изучение чего-то нового. И одна из важных заповедей – не объединяйте данные в одну таблицу (что является стандартным подходом при построении обычных сводных таблиц). Несколько таблиц данных обычно представляют различные бизнес-процессы и очень непохожи друг на друга.
В модели данных меры из разных таблиц могут отражаться в одной сводной! Определенные один раз, меры используются в любом месте. Перестройка сводной не потребует переделки мер. Последние автоматически отреагируют на новые срезы. В нашем примере вы можете разместить меры [Service Calls] и меры [Sales] в одной сводной (рис. 17.8).
Рис. 17.8. Две меры, принадлежащие разным таблицам данных в одной сводной
Просто измените фильтры, и данные автоматически подстроятся (рис. 17.9).
Рис. 17.9. Меры подстраиваются под изменение фильтров
Гибридные меры
Иногда мы хотим использовать меру, основанную на двух наборах данных. Например, мы можем уточнить прибыль, уменьшив ее на стоимость обслуживания звонков (рис. 17.10):
[Net Profit] = [Profit] — [Cost of Calls]
Рис. 17.10. Чистая прибыль
Теперь, когда у нас есть новая мера – [Net Profit], вам не нужны бок о бок [Profit] и [Cost of Calls]. Вы можете убрать их и сосредоточиться только на чистой прибыли. Вы можете использовать в качестве инструмента визуализации Power View, чтобы собрать быстрый отчет о прибыли (рис. 17.11).
Рис. 17.11. Чистая прибыль на дашборде, выполненном в Power View (см. файл. ch17_MultipleDataTables_Excel2013_Dashboard; к сожалению, у меня файл работал некорректно)
Обратите внимание: Power Pivot является сердцем всех продуктов Power BI, а связи и меры – ядро Power Pivot. Используя их, вы находитесь на пути к овладению миром данных. Последующая визуализация на основе Power Pivot становится простой и удобной. Используя меры, вы можете нарезать кубы, используя любой из доступных атрибутов, и быстро построить любой отчет.
Проблемы нескольких таблиц данных
Если вы создадите сводную на основе таблицы [Sales], а затем добавите из таблицы [Service Calls] меру [Calls], то результат будет неожиданным (рис. 17.12).
Рис. 17.12. Мера [Calls] возвращает неожиданный результат
Мера [Calls] выводит во всех ячейках одно и то же число – 7374, что является общей суммой всех звонков. Что случилось с обещанием «определить один раз, использовать везде»? Проблема связана с тем, что мы в область сводной таблицы Строки поместили столбец [Order Date] из таблицы [Sales]. Но это значение из таблицы данных [Sales], а не из таблицы поиска [Calendar] (рис. 17.13). Поэтому для меры [Calls] никакие фильтры по дате не были установлены.
Рис. 17.13. Неверное поле в области Строки сводной таблицы
Запомните хорошее правило: используйте поля из таблиц поиска (а не таблиц данных) в строках, столбцах, фильтрах и срезах при анализе мер из разных таблиц данных. Это хорошая практика даже в моделях, которые имеют одну таблицу данных. Замените [Order Date] из таблицы [Sales] на [Date] из таблицы [Calendar]:
Рис. 17.14. Мера [Calls] правильно отображаются, когда в троках находится поле [Date] из таблицы [Calendar]
Лучший способ избежать попадания в эту ловушку – скрыть некоторые из столбцов таблицы данных. Для этого войдите в модель данных, перейдите в режим Диаграмма, щелкните правой кнопкой мыши на поле и выберите Скрыть от клиентских средств (рис. 17.15).
Рис. 17.15. Спрячьте поле [Order Date] из таблицы [Sales], чтобы оно стало невидимым в сводной таблице
Вот несколько рекомендаций:
- В идеале ваши таблицы данных должны содержать только числовые столбцы (например, количество и сумма), а также столбцы-ключи или ID (Date, ProductKey, CustomerKey), которые используются для подключения к справочникам.
- Все остальные столбцы должны «жить» в связанных таблицах поиска.
- Визуально проверьте таблицы данных, нет ли в них текстовых столбцов? Как правило, следует перенести такие столбцы в таблицу поиска.
- Таким образом, в идеальной таблице данных вы можете скрыть все столбцы! Ключевые столбцы (которые формируют связи) можно скрыть, так как у вас уже есть их «близнецы» в таблицах поиска. Числовые столбцы также можно скрыть, так как вы определили явные меры для них.
Таблица данных, подключенная к некоторым, но не ко всем таблицам поиска
Если вы захотите посмотреть на звонки в разрезе территорий продаж, то не увидите связи (рис. 17.16, а). И это не удивительно, так как в модели данных таблицы [Sales Territory] и [Service Calls] не связаны (рис. 17.16, б). Если наша бизнес-модель изменится, и мы начнем управлять сервисными центрами на территориальной основе, мы добавим столбец [Territory] в таблицу [ServiceCalls]. Но сейчас у нас работает единый колл-центр, который обслуживает всех наших клиентов.
Рис. 17.16. Звонки не связаны с территориями продаж: а) ни в сводной таблице, б) ни в модели данных
Работа с несколькими таблицами позволяет сделать данные более интересными и релевантными для сводных таблиц и отчетов, которые их используют. При работе с данными в надстройке Power Pivot вы можете использовать представление диаграммы для создания подключений между импортированными таблицами и управления ими.
Создание связей между таблицами необходимо для того, чтобы каждая таблица имела столбец, содержащий совпадающие значения. Например, при соединении разделов «Клиенты» и «Заказы» каждая запись раздела «Заказ» должна будет содержать код клиента или идентификатор, разрешенные для одного клиента.
В окне Power Pivot выберите Представление диаграммы. Макет электронной таблицы "Представление данных" изменится на макет визуальной диаграммы, а все таблицы будут автоматически упорядочены на основе их связей.
Щелкните правой кнопкой диаграмму таблицы и выберите пункт Создание связи. Откроется диалоговое окно «Создание связи».
Если таблица из реляционной базы данных, то столбец будет предустановлен. Если не выбран ни один столбец, выберите один из таблицы, содержащей данные, которые будут использоваться для корреляции строк в каждой таблице.
В поле Связанная таблица подстановки выберите таблицу, содержащую хотя бы один столбец данных, связанный с таблицей, выбранной в поле Таблица.
В поле Столбец выберите столбец, содержащий данные, относящиеся к столбцу в поле Связанный столбец подстановки.
Примечание: Хотя Excel проверяет соответствие типов данных между каждым столбцом, он не проверяет наличие в столбцах соответствующих данных и создает отношение, даже если значения не соответствуют. Для проверки связи создайте сводную таблицу, содержащую поля из обеих таблиц. Если данные неправильные (например, пустые ячейки или одинаковые значения повторяются в каждой строке), необходимо выбрать разные поля и, возможно, разные таблицы.
Найдите связанный столбец
Если модели данных содержат много таблиц или таблицы содержат большое количество полей, может быть сложно выбрать столбцы для использования в связях таблицы. Одним из способов нахождения связанного столбца является нахождение его в модели. Этот метод удобен, если известно какой столбец (или ключ) необходимо использовать, но вы не уверены, включает ли в себя столбец другие таблицы. Например, таблицы фактов в хранилище данных обычно содержат много ключей. Можно начать с ключа в этой таблице и затем приступить к поиску модели для таблиц, содержащих этот же ключ. Любую таблицу, содержащую соответствующий ключ, можно использовать в связях для таблицы.
В окне Power Pivot нажмите кнопку Найти.
В окне функции Найти введите ключ или столбец в качестве условия поиска. Элементы поиска должны состоять из имени поля. Нельзя выполнять поиск по характеристикам столбца или типам данных, содержащихся в них.
Щелкните поле Показать скрытые поля во время поиска метаданных. Если ключ был скрыт для уменьшения помех в модели, он, возможно, не отобразится в окне функции «Представление диаграммы».
Изменение активной связи
Таблицы могут иметь несколько связей, но только одна может быть активной. Активные связи используются по умолчанию в вычислениях DAX и навигации по сводному отчету. Неактивные связи могут быть использованы в вычислениях DAX посредством функции USERELATIONSHIP. Дополнительные сведения см. в записи функции USERELATIONSHIP (DAX).
Многочисленные связи существуют, если таблицы были импортированы способом, при котором в исходном источнике данных были заданы многочисленные отношения для этой таблицы, или если вручную были созданы дополнительные связи для поддержки вычислений DAX.
Для изменения активной связи используйте неактивное отношение. Текущая активная связь автоматически станет неактивной.
Наведите указатель на линию связей между таблицами. Неактивная связь отобразится в виде пунктирной линии. (Связь неактивна, потому что между двумя столбцами уже существует косвенная связь.)
Щелкните правой кнопкой линию и выберите функцию Пометить как активную.
Примечание: Активировать отношение можно, только если нет других отношений между двумя таблицами. Если таблицы уже связаны, но нужно изменить режим соотношения, необходимо сначала пометить текущую связь как неактивную, а затем активировать новую.
Размещение таблицы в представлении диаграммы.
Чтобы увидеть все таблицы на экране, щелкните значок По размеру экрана, находящийся в правом верхнем углу представления диаграммы.
Для настройки удобного отображение используйте элемент управления Перетащите для увеличения и мини-карту и перетащите таблицы в необходимый макет. Для прокрутки экрана также можно использовать полосы прокрутки и колесо мыши.
Приветствую Вас, дорогие друзья, с Вами Будуев Антон. В данной статье мы разберем 3 функции, которые способны создавать таблицы в DAX на основе объединения двух и более исходных таблиц. И это функции UNION, INTERSECT и EXCEPT в Power BI и Power Pivot.
Рассмотрим подробно каждую из них в отдельности.
Для Вашего удобства, рекомендую скачать «Справочник DAX функций для Power BI и Power Pivot» в PDF формате.
Если же в Ваших формулах имеются какие-то ошибки, проблемы, а результаты работы формул постоянно не те, что Вы ожидаете и Вам необходима помощь, то записывайтесь в бесплатный экспресс-курс «Быстрый старт в языке функций и формул DAX для Power BI и Power Pivot».
Да, и еще один момент, у Вас имеется возможность приобрести большой, пошаговый видеокурс «DAX — это просто» со скидкой 50% (вместо 10000 всего за 5000 руб.)
В этом видеокурсе язык DAX преподнесен как простой конструктор, состоящий из нескольких блоков, которые имеют свое определенное, конкретное предназначение. Сочетая различными способами эти блоки, Вы, при помощи конструктора формул DAX, с легкостью сможете решать любые (простые или сложные) аналитические задачи.
Итак, пользуйтесь этой возможностью, заказывайте курс «DAX — это просто» со скидкой 50% всего за 5000 руб.: узнать подробнее
DAX функция UNION в Power BI и Power Pivot
UNION () — создает новую таблицу, объединяя любое количество таблиц с единой структурой столбцов. То есть, объединяет строки нескольких одинаковых таблиц в одну единую таблицу.
Синтаксис: UNION (‘Таблица 1’; ‘Таблица 2’; …; ‘Таблица N’)
Пример формулы с использованием DAX функции UNION.
Примеры мы будем рассматривать в Power BI, так как в этой программе имеется возможность физического создания вычисляемых таблиц в модели данных — что нам нужно для наглядности демонстрации примеров.
В надстройке Excel (Powerpivot) в самой модели данных вычисляемые таблицы создавать нельзя. Они в Power Pivot создаются только виртуально, во время самого вычисления формулы.
Итак, в Power BI Desktop имеется несколько исходных таблиц с одинаковой структурой столбцов — «Продажи Отдел 1», «Продажи Отдел 2», «Продажи Отдел 3»:
Объединим все эти таблицы в одну общую при помощи DAX функции UNION, создав во вкладке «Моделирование» в Power BI Desktop, вычисляемую таблицу на основе следующей формулы:
Как итог вычисления этой формулы на основе UNION, будет создана общая таблица по продажам всех отделов:
DAX функция INTERSECT в Power BI и Power Pivot
INTERSECT () — создает таблицу из строк левой таблицы, которые присутствуют в правой таблице (пересечение строк двух таблиц с сохранением дубликатов). В обеих таблицах должна быть идентичная структура столбцов.
Синтаксис: INTERSECT (‘Левая Таблица’; ‘Правая Таблица’)
Пример формулы с использованием DAX функции INTERSECT.
В модели данных имеются 2 таблицы с одинаковой структурой столбцов «Города Где Прибыль Больше 1 млн» и «Города Где Магазинов Меньше 5»:
Требуется создать таблицу, в которой должна быть информация о городах, имеющих общую прибыль по городу более 1 млн и при этом количество магазинов в городе меньше 5. То есть, нам нужно создать таблицу из строк первой таблицы, которые есть во второй. А для этого, хорошо подойдет рассматриваемая DAX функция INTERSECT.
Напишем пример формулы на основе INTERSECT:
И итог работы данной формулы на основе DAX функции INTERSECT следующий:
То есть, INTERSECT создала в модели данных таблицу, состоящую из двух строк: города Санкт-Петербург и Екатеринбург, в которых общей прибыли больше 1 млн, и при этом, магазинов в каждом городе менее 5.
DAX функция EXCEPT в Power BI и Power Pivot
EXCEPT () — создает таблицу из строк левой таблицы, которых нет в правой. В обеих таблицах должна быть идентичная структура столбцов.
Синтаксис: EXCEPT (‘Левая Таблица’; ‘Правая Таблица’)
Пример формулы с использованием DAX функции EXCEPT.
В модели данных Power BI имеются 2 таблицы с одинаковой структурой столбцов «Продажи Менеджеров» и «Топ 3 Максимальные Продажи»:
Задача — создать новую таблицу с оставшимися менеджерами и их продажами, не входящих в Топ 3. То есть, нужно создать таблицу из строк первой таблицы, которых нет во второй. И с решением данной задачи нам отлично поможет DAX функция EXCEPT.
Напишем соответствующую формулу с участием EXCEPT:
Результатом выполнения этой формулы с функцией EXCEPT, будет являться новая таблица со строками из «Продажи Менеджеров», которых нет в «Топ 3 Макс Продажи»:
На этом, с кратким обзором DAX функций, которые создают таблицы в Power BI и Power Pivot на основе строк из других таблиц, в этой статье все.
Также, напоминаю Вам, что у Вас имеется возможность приобрести большой, пошаговый видеокурс «DAX — это просто» со скидкой 50% (вместо 10000 всего за 5000 руб.)
В этом видеокурсе язык DAX преподнесен как простой конструктор, состоящий из нескольких блоков, которые имеют свое определенное, конкретное предназначение. Сочетая различными способами эти блоки, Вы, при помощи конструктора формул DAX, с легкостью сможете решать любые (простые или сложные) аналитические задачи.
Итак, пользуйтесь этой возможностью, заказывайте курс «DAX — это просто» со скидкой 50% всего за 5000 руб.: узнать подробнее
Пожалуйста, оцените статью:
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
Успехов Вам, друзья!
С уважением, Будуев Антон.
Проект «BI — это просто»
Если у Вас появились какие-то вопросы по материалу данной статьи, задавайте их в комментариях ниже. Я Вам обязательно отвечу. Да и вообще, просто оставляйте там Вашу обратную связь, я буду очень рад.
Также, делитесь данной статьей со своими знакомыми в социальных сетях, возможно, этот материал кому-то будет очень полезен.
Понравился материал статьи?
Добавьте эту статью в закладки Вашего браузера, чтобы вернуться к ней еще раз. Для этого, прямо сейчас нажмите на клавиатуре комбинацию клавиш Ctrl+D
Что еще посмотреть / почитать?
CALCULATE и CALCULATETABLE в Power BI и Power Pivot — самые важные функции языка DAX
DAX функция EARLIER в Power BI и Power Pivot
Как в Power BI (Power Pivot) отследить одно отфильтрованное значение? DAX функции HASONEVALUE и HASONEFILTER
Power Query и Power Pivot — надстройки Excel для легкой работы с тяжелыми файлами. С помощью Power Query можно подключать и обрабатывать источники информации произвольного вида, а в Power Pivot – выполнять сложные расчеты и создавать модель данных.
Надстройка Power Query
Появление Power Query – одно из важных событий в истории развития Excel. То, что раньше пользователи делали в Excel с помощью рутинных операций по преобразованию данных, писали огромные формулы или макросы на VBA, теперь можно выполнять буквально в несколько щелчков мышкой.
Power Query – это надстройка для создания запросов по импорту, очистке и преобразованию данных.
Power Query сам автоматически генерирует и записывает код запросов на языке M .Но это вовсе не значит, что пользователям нужно писать код – интерфейс Power Query очень понятный и позволяет выполнять операции только с помощью мышки. Большинство операций по преобразованию данных в нем можно выполнить, не написав ни одной строчки кода. Все запросы Power Query записываются и сохраняются, поэтому при последующих подключениях повторять операции еще раз не нужно – они выполнятся автоматически после нажатия на кнопку в меню Данные → Обновить.
Как работает
В привычном нам виде Power Query впервые появился в Excel 2013. В Excel 2010 и 2013 надстройка отображается в виде отдельной вкладки «Power Query».
В версии Excel 2019 на вкладке Данные разделы с Power Query — «Получить и преобразовать данные» и «Запросы и подключения».
Читайте также: