Jak poprawnie zaimportować dane z folderów i plików w Power Query

Praca z danymi w Power Query może wydawać się trudna, szczególnie gdy źródło danych pochodzi z różnych plików lub folderów. W tej części przedstawimy, jak prawidłowo zaimportować dane z folderów oraz jak radzić sobie z niepożądanymi plikami i niewłaściwymi nazwami kolumn.

Podstawową czynnością jest importowanie danych z rozszerzeniem .csv, znajdujących się w określonym folderze. Aby to zrobić, należy skorzystać z opcji "From Folder" w Power Query. Ważne jest, aby pamiętać, że wybieramy jedynie folder, a nie poszczególne pliki. Po dokonaniu tego, Power Query otworzy okno nawigacji, w którym pojawi się lista plików znajdujących się w wybranym folderze oraz jego podfolderach. Często wśród plików znajdą się także pliki tymczasowe, które nie są częścią procesu importu danych, dlatego należy je natychmiast usunąć.

Aby pozbyć się takich plików, należy zastosować odpowiednią filtrację, wybierając wszystkie pliki zaczynające się na znak tyldy (~) oraz znak dolara ($). Dzięki temu nie będziemy importować zbędnych plików, takich jak pliki tymczasowe generowane przez system. Kolejnym krokiem jest filtracja plików według rozszerzenia – w tym przypadku interesują nas tylko pliki .csv. Ważne jest, aby zadbać o jednolity format rozszerzeń, co można zrobić, stosując odpowiednie opcje formatowania tekstu w Power Query (np. przekształcenie rozszerzeń na małe litery).

Kiedy dane z plików są już zaimportowane, warto zastanowić się nad ich strukturą. Często zdarza się, że dane zawierają powtarzające się nagłówki w kolumnach, które mogą skomplikować dalsze przetwarzanie. Aby temu zapobiec, należy usunąć wiersze z powtarzającymi się nagłówkami, filtrując je za pomocą opcji filtrowania w Power Query. Należy także pamiętać, że pierwsza kolumna powinna zostać odpowiednio nazwana, np. "Kraj", aby poprawnie identyfikować dane w kolejnych krokach analizy.

Jeśli wśród danych występują różne formaty liczb czy dat, warto ręcznie dostosować typy danych w Power Query, aby zapewnić jednolitość. W przeciwnym razie błędy mogą pojawić się już na etapie obliczeń, co wpłynie na dalszą analizę.

Po zakończeniu wstępnego przetwarzania danych i ich odpowiednim przekształceniu, można załadować je do Excela jako tabelę. Warto również zmienić nazwę zapytania, aby była bardziej zrozumiała i dostosowana do źródła danych, np. usuwając rozszerzenie .xlsx z domyślnej nazwy pliku. Tego typu drobne zmiany poprawiają przejrzystość projektu i ułatwiają późniejsze zarządzanie danymi.

Dla bardziej zaawansowanych użytkowników Power Query, możliwe jest również obliczenie dodatkowych wartości, jak np. przychody, co można zrobić w taki sam sposób jak w poprzednich przykładach, wykorzystując odpowiednie formuły i funkcje w Power Query.

Po zakończeniu importu i przekształcenia danych, możemy wykorzystać je do dalszych analiz, takich jak generowanie raportów czy wykresów w Excelu. Power Query to narzędzie, które pozwala na ogromną elastyczność w pracy z danymi, ale wymaga od użytkownika precyzyjnego zarządzania strukturą danych, aby uniknąć błędów i niepożądanych wyników.

Ważne jest, aby każdorazowo upewnić się, że dane są odpowiednio przekształcone przed ich załadowaniem do Excela. Zbyt często użytkownicy popełniają błąd, ignorując konieczność przygotowania danych przed finalnym importem. Czystość danych to klucz do skutecznych analiz.

Jak skutecznie dzielić kolumny i grupować dane w Power Query?

Dane zawarte w tabelach Excel często wymagają korekt i transformacji, zanim będą mogły zostać wykorzystane do dalszej analizy. Power Query oferuje zaawansowane narzędzia do importu i przekształcania takich danych, jednak ich prawidłowe użycie wymaga zrozumienia specyfiki operacji na kolumnach, zwłaszcza gdy dane są zapisane w jednym polu i oddzielone wieloma znakami. Przykładem jest kolumna zawierająca listę osób zapisanych na zajęcia, gdzie wartości są rozdzielone przecinkiem i spacją. Standardowe dzielenie kolumn na podstawie pojedynczego delimitera może okazać się niewystarczające lub błędne.

Podczas dzielenia kolumn należy zwrócić uwagę na dodatkowe ustawienia, takie jak znak cudzysłowu, który pozwala zignorować delimiter występujący w tekście otoczonym cudzysłowami, co zapobiega niezamierzonemu podziałowi wewnątrz jednego pola tekstowego. Choć w wielu przypadkach nie trzeba zmieniać tej opcji, jej znajomość jest ważna przy pracy z bardziej złożonymi danymi.

Często dane źródłowe zawierają błędy, takie jak puste komórki czy niepotrzebne znaki (np. przecinki na końcu wartości), które utrudniają prawidłowe grupowanie i analizy. Jeżeli nie mamy możliwości korekty źródła, można je wyeliminować w Power Query za pomocą transformacji takich jak „Zamień wartości” – usuwając zbędne przecinki – oraz filtrowania pustych wierszy. Dzięki temu uzyskujemy spójne dane, które można grupować według kluczowych kolumn.

Grupowanie danych w Power Query odbywa się za pomocą polecenia „Grupuj według”, które pozwala agregować dane i wykonywać różne operacje, jak zliczanie wierszy (np. liczba zajęć, na które dana osoba jest zapisana) czy zbieranie powiązanych informacji w listy. Ważne jest, aby zrozumieć, że w przypadku zagnieżdżonych tabel agregowanych, możemy modyfikować kod M w pasku formuły, by precyzyjnie wyodrębnić potrzebne kolumny, zamieniając cały podzbiór na listę wartości, co znacząco upraszcza dalszą pracę.

Niezwykle istotne jest też odpowiednie nadawanie nazw kolumnom po transformacjach. W trakcie grupowania i rozbijania danych nie zawsze możemy zmieniać nazwy, gdyż nazwy te są powiązane z mechanizmem działania operacji, jednak na końcu procesu warto zadbać o czytelność i intuicyjność nazw, co ułatwi interpretację danych.

Ważne jest także zrozumienie, że transformacje w Power Query są sekwencyjne i każda zmiana tworzy nowy krok, który można modyfikować lub usuwać. Pozwala to na elastyczną korektę procesu bez konieczności rozpoczynania go od początku. Dodatkowo, praca z funkcjami M i ręczna edycja kodu formuł rozszerza możliwości standardowego interfejsu, dając pełną kontrolę nad przetwarzaniem danych.

Jak poprawnie zdefiniować funkcję z opcjonalnym argumentem w języku M i zastosowanie list w Power Query?

W języku M, wykorzystywanym w Power Query, definiowanie funkcji z opcjonalnymi argumentami wymaga precyzyjnej składni, pozwalającej na podanie wartości domyślnych, które mogą zostać zastąpione przez użytkownika podczas wywołania funkcji. Przykłady takich deklaracji funkcji to między innymi:

Przechodząc do praktycznych zastosowań języka M, warto zwrócić uwagę na sposób operowania na listach, które w Power Query pełnią fundamentalną rolę w transformacji i agregacji danych. Lista jest jednym z podstawowych typów danych, a wiele funkcji M operuje właśnie na nich. Funkcja List.Range umożliwia wyciągnięcie podzbioru elementów z listy na podstawie przesunięcia (offset) i opcjonalnej liczby elementów do pobrania (count). Kluczowe jest tutaj zrozumienie, że indeksowanie w Power Query zaczyna się od zera.

Przykład praktyczny to obliczenie narastającej sumy (running total) z danych tabelarycznych. W Excelu realizowane jest to często za pomocą formuł odwołujących się do zakresów dynamicznych. W Power Query takie wyzwanie rozwiązuje się przez konwersję kolumny tabeli na listę, co umożliwia zastosowanie funkcji listowych. Aby to osiągnąć, należy odwołać się do kolumny w formacie TableName[ColumnName], co zwraca listę wartości tej kolumny.

Kolejnym krokiem jest stworzenie kolumny indeksowej, rozpoczynającej się od 1, która pełni rolę licznika elementów do sumowania. Następnie, korzystając z funkcji List.Range, można dynamicznie pobierać fragmenty listy od pierwszego elementu do elementu o numerze wskazanym przez indeks. Sumowanie tych fragmentów realizowane jest przez funkcję List.Sum, która agreguje wartości listy.

Podkreślić należy, że takie podejście nie tylko odzwierciedla funkcjonalność arkusza kalkulacyjnego w Power Query, ale również znacznie zwiększa elastyczność i skalowalność przetwarzania danych. Możliwość dynamicznego tworzenia list i manipulowania nimi pozwala na zaawansowane transformacje, niemożliwe lub bardzo trudne do realizacji standardowymi narzędziami interfejsu użytkownika Power Query.

Ważne jest, by zrozumieć, że w języku M każda transformacja jest wynikiem dodania kolejnego kroku do zapytania, a kolejne kroki bazują na wynikach poprzednich. Takie podejście wymaga od użytkownika świadomego planowania struktury zapytania oraz dokładnego rozumienia kolejności wykonywania operacji.

Z punktu widzenia czytelnika warto pamiętać, że oprócz samego opanowania składni i funkcji, kluczowa jest praktyka w tworzeniu własnych zapytań oraz eksperymentowanie z różnymi sposobami przetwarzania danych. Zrozumienie, jak funkcje łączą się ze sobą, pozwoli na tworzenie bardziej optymalnych, eleganckich i efektywnych rozwiązań, które mogą znacznie usprawnić codzienną pracę z danymi.