Jak Power Query interpretuje i przetwarza dane z Excela? Analiza importu, typów danych i błędów

Już na etapie pierwszego kroku w edytorze Power Query, czyli podczas definiowania źródła danych, kolumny otrzymują swoje nazwy. Jednak w tym momencie nie są jeszcze przypisane konkretne typy danych — domyślnie wszystkie kolumny mają typ ogólny, oznaczony ikoną ABC123. Dopiero w kolejnych krokach edytor rozpoznaje i przypisuje właściwe typy danych, co ma kluczowe znaczenie dla dalszej pracy z danymi i ich prawidłowej interpretacji.

Importując dane datowe z Excela, Power Query automatycznie dopisuje do nich część czasu, co jest standardowym zachowaniem i może powodować pewne nieoczekiwane efekty, jeśli czas nie jest istotny w analizie. Warto również zauważyć, że kolumna zawierająca ceny zostanie rozpoznana jako liczba dziesiętna, a nie walutowa, jeśli w oryginalnym pliku Excel nie zastosowano odpowiedniego formatowania. To pokazuje, jak ważne jest właściwe przygotowanie źródłowych danych jeszcze przed importem do Power Query.

Algorytm automatycznego wykrywania typów danych opiera się na analizie pierwszych 200 wierszy. Taka procedura może jednak prowadzić do błędów, jeśli te początkowe wiersze nie odzwierciedlają w pełni struktury danych w całym zestawie, np. jeśli w kolejnych wierszach pojawiają się wartości dziesiętne lub daty, a pierwsze wiersze zawierają tylko liczby całkowite. Nieprawidłowe przypisanie typu danych może skutkować utratą informacji lub błędami podczas dalszej obróbki.

Import danych z zakresu nazwanego różni się jednak od importu z tabeli tym, że Power Query nie rozpoznaje automatycznie pierwszego wiersza jako nagłówka. W efekcie nazwy kolumn pozostają generyczne (np. Column1), a nagłówki stają się częścią danych, co wywołuje błędy w kolejnych krokach przekształcenia — np. brak kolumny o oczekiwanej nazwie „Date”. Aby temu zapobiec, należy usunąć automatycznie wygenerowany krok zmiany typu i zastosować funkcję „Użyj pierwszego wiersza jako nagłówków”. Po tej operacji Power Query ponownie doda krok zmiany typu, tym razem z poprawnymi nazwami kolumn, choć może być konieczne ręczne skorygowanie typów dla niektórych kolumn, np. zmiana typu kolumny daty na „Date” i ceny na „Currency”.

Podczas zmiany typów danych Power Query pyta, czy zamienić bieżący krok, czy dodać nowy. Najlepiej jest ograniczać liczbę kroków, dlatego zalecane jest zastępowanie istniejących kroków, co utrzymuje przejrzystość i wydajność zapytań.

Warto również pamiętać o praktyce nadawania nazw zapytaniom na początku procesu, choć w przykładach często robi się to na końcu. Nazewnictwo zapytań pomaga w organizacji i późniejszym zarządzaniu większą ilością danych.

Importowanie danych z innego pliku Excela wiąże się z koniecznością rozróżnienia różnych typów obiektów: tabel, arkuszy i zakresów nazwanych. W oknie Nawigatora Power Query prezentuje listę dostępnych obiektów, umożliwiając jednoczesny wybór kilku elementów do dalszej transformacji. Jednak niektóre obiekty, zwłaszcza ukryte, mogą nie być widoczne w Nawigatorze, ale pojawiają się w edytorze, co wymaga świadomego filtrowania zbędnych elementów.

Rozumienie, w jaki sposób Power Query interpretuje dane, i umiejętne korygowanie typów oraz struktury danych to fundament efektywnej pracy z tym narzędziem. Błędy wynikające z niepoprawnego rozpoznania nagłówków lub typów mogą prowadzić do poważnych problemów w dalszej analizie, dlatego warto zawsze kontrolować etapy importu i przekształceń.

Podsumowując, skuteczne korzystanie z Power Query wymaga świadomego przygotowania danych, znajomości specyfiki importu i przekształceń, a także uważnego kontrolowania kolejnych kroków zapytań. Umiejętność rozpoznawania i poprawiania błędów, a także optymalizacja procesu poprzez ograniczanie liczby kroków i precyzyjne nadawanie typów danych, stanowią podstawę profesjonalnej pracy z tym narzędziem. Dzięki temu analiza danych staje się bardziej niezawodna i efektywna.

Jak wykonać złożoną operację scalania zapytań w Power Query?

W pracy z dużymi zestawami danych w Excelu jednym z najczęściej wykorzystywanych narzędzi jest Power Query. To potężne narzędzie pozwala na efektywne łączenie danych z różnych źródeł, ich transformację oraz analizowanie. Często jednak zdarza się, że musimy połączyć dane z jednego zapytania z tymi samymi danymi – wykonanie takiej operacji wymaga zastosowania tzw. "scalania zapytania z samym sobą". Jest to technika, która pozwala na uzyskanie bardziej zaawansowanych wyników w analizie danych, np. w odniesieniu do struktur hierarchicznych, takich jak relacje między pracownikami a ich przełożonymi. W tym rozdziale omówimy, jak to zrobić krok po kroku, oraz jakie dodatkowe opcje mogą być pomocne w bardziej skomplikowanych przypadkach.

Pierwszym przykładem będzie operacja scalania zapytania, które zawiera dane pracowników. Na przykład, mamy tabelę pracowników, w której kluczowe kolumny to: identyfikator pracownika (Employee ID) oraz identyfikator jego przełożonego (Supervisor ID). Dzięki tym danym możemy stworzyć relację między pracownikami a ich menedżerami. Załóżmy, że chcemy znaleźć szczegóły dotyczące każdego z przełożonych i zliczyć, ilu podwładnych zarządza każdy z nich.

Po scaleniu zapytania z samym sobą otrzymujemy tabelę, w której w kolumnie "Changed Type" (domyślna nazwa kolumny po zmianie typu) zawarte są tabele z danymi, które odpowiadają przypisanym pracownikom. Aby uzyskać konkretne informacje, takie jak imię przełożonego, należy rozwinąć odpowiednią kolumnę. Przy okazji możemy zauważyć, że w tabeli pojawiły się dwie osoby o tym samym imieniu, np. "Lucy". Dzięki unikalnym identyfikatorom pracowników możemy łatwo rozróżnić, o kogo chodzi, a także upewnić się, że operacja scalania została przeprowadzona poprawnie.

W kolejnym kroku warto skupić się na liczeniu liczby podwładnych, jakimi zarządza każdy przełożony. Aby to zrobić, należy ponownie połączyć zapytanie z samym sobą, tym razem przy użyciu kolumn "Employee ID" (id pracownika) i "Supervisor ID" (id przełożonego). Po scaleniu tabeli powinniśmy być w stanie zobaczyć, ile osób zarządza danym przełożonym. Należy jednak uważać na sposób liczenia, gdyż standardowa funkcja "Count (All)" liczy także puste komórki, co może prowadzić do błędnych wyników. W tym przypadku lepiej jest zastosować funkcję "Count (Not Blank)", która zlicza tylko te wiersze, które zawierają dane.

Po zakończeniu scalania i zliczeniu podwładnych, możemy załadować tabelę z powrotem do Excela, a wyniki będą gotowe do analizy. Przy okazji warto pamiętać o możliwości nadania bardziej opisowej nazwy nowo utworzonej kolumnie, np. "Size of Team" ("Rozmiar zespołu").

W bardziej zaawansowanych przypadkach często napotykamy problemy związane z błędami w danych, takimi jak różnice w pisowni czy używanie skróconych nazw miast. W takich sytuacjach przydatne może okazać się tzw. "fuzzy merge", czyli scalanie na podstawie podobieństwa, które pomaga znaleźć dopasowania mimo drobnych rozbieżności w danych. Zamiast wymagać idealnego dopasowania, jak w tradycyjnym scalaniu, fuzzy merge uwzględnia także błędy pisowni, różnice w formatowaniu czy skróty. Dzięki tej metodzie można uzyskać lepsze wyniki, nawet w przypadku "brudnych" danych.

Aby przeprowadzić takie scalanie, należy włączyć opcję fuzzy matching. Możemy ustawić próg podobieństwa, który będzie kontrolował, jak dokładne muszą być dopasowania. Dla wartości bliskich 1, scalanie będzie bardziej restrykcyjne, a dla wartości bliższych 0 – bardziej elastyczne. Oprócz tego Power Query daje możliwość dostosowania innych opcji, takich jak ignorowanie wielkości liter czy łączenie części tekstów.

Jak skutecznie dzielić kolumny według niestandardowych separatorów i tworzyć kolumny na podstawie przykładów w Power Query?

Podczas pracy z danymi w Power Query często pojawia się potrzeba rozdzielenia informacji zawartych w jednej kolumnie na kilka bardziej przejrzystych i uporządkowanych kolumn. Przykładem może być sytuacja, gdy w jednej komórce mamy skonsolidowane dane osobowe, adres, e-mail oraz tytuły honorowe, które chcemy rozdzielić, aby ułatwić dalszą analizę i obróbkę.

Podstawowym wyzwaniem jest wybór właściwego separatora, który pozwoli poprawnie podzielić tekst. Zdarza się, że standardowe separatory, takie jak przecinki czy spacje, nie wystarczają, gdy są stosowane niekonsekwentnie lub gdy w danych pojawiają się ich wielokrotne wystąpienia. W takich przypadkach należy zidentyfikować unikalny i spójny separator, np. ciąg trzech znaków hash (###). Dzięki temu unikniemy sytuacji, w której Power Query podzieli kolumnę niepoprawnie, tworząc puste kolumny lub niekompletne fragmenty danych.

Kolejne etapy procesu to rozdzielenie kolumny na dwie części – najpierw według niestandardowego separatora, a następnie dalsze dzielenie jednej z uzyskanych kolumn według ostatniego wystąpienia przecinka, co pozwala wyodrębnić osobne dane personalne i adres e-mail. Niezwykle istotne jest zwrócenie uwagi na spacje, które mogą się pojawić na początku lub końcu tekstu – ich usunięcie za pomocą funkcji „Trim” jest kluczowe dla poprawności danych.

W przypadku wyciągania honorifics, czyli tytułów honorowych, zamiast dzielenia kolumny, lepszym rozwiązaniem jest wykorzystanie polecenia „Extract” i opcji „Text After Delimiter”, pozwalającej wydobyć fragment tekstu występujący po określonym separatorze (np. przecinku lub przecinku z odstępem). Warto w tym miejscu dokładnie skonfigurować parametry, tak aby operacja była precyzyjna i dostosowana do struktury danych, która w mniejszych zbiorach może być przyjęta jako stała.

Równolegle do powyższych operacji, Power Query oferuje funkcjonalność tworzenia kolumn na podstawie przykładów, co pozwala na intuicyjne wskazanie pożądanych wyników i automatyczne generowanie formuł dzielących dane. Ta metoda jest szczególnie przydatna, gdy mamy złożone dane lub nieregularne wzorce, których trudno jednoznacznie zdefiniować standardowym separatorem. Możliwość wyboru, czy uwzględnić wszystkie kolumny czy tylko wybrane, oraz wygodne narzędzia kontroli wyników, znacznie usprawniają proces tworzenia nowych kolumn.

Warto również rozważyć możliwość automatyzacji tych działań za pomocą Power Query, co pozwala nie tylko na powtarzalność procesów przy kolejnych importach danych, ale również na zachowanie spójności i minimalizację błędów ludzkich. Znajomość zaawansowanych opcji dzielenia kolumn i tworzenia nowych na podstawie przykładów jest niezbędnym narzędziem dla każdego, kto zajmuje się przetwarzaniem danych w Excelu i dąży do uzyskania czystych, uporządkowanych zbiorów danych.

Jak usunąć niepotrzebne wiersze i poprawnie przetwarzać dane w Power Query?

W procesie przygotowywania danych często zachodzi potrzeba usunięcia zbędnych wierszy znajdujących się na początku lub na końcu tabeli. W Power Query operację tę realizujemy za pomocą komendy „Remove Rows” z zakładki Home, którą należy rozwinąć, aby wybrać odpowiednią funkcję – „Remove Top Rows” do usunięcia pierwszych wierszy oraz „Remove Bottom Rows” do usunięcia ostatnich. Po wywołaniu tych funkcji pojawia się okno umożliwiające określenie liczby usuwanych wierszy. Takie podejście pozwala precyzyjnie dostosować zakres danych do dalszej analizy.

Kolejnym ważnym etapem jest przekształcenie pierwszego wiersza na nagłówki kolumn, co umożliwia czytelne odniesienie się do poszczególnych pól danych. Power Query automatycznie dodaje wtedy krok „Changed Type”, który odpowiada za wykrycie i przypisanie odpowiednich typów danych każdej kolumnie. Dla kolumn dat przypisuje typ Date, dla tekstów – Text, a dla wartości finansowych – Currency. Warto zauważyć, że typ Currency w Power Query różni się od Excela – nie dodaje symbolu waluty, lecz jedynie precyzję liczb. Domyślnie wartości numeryczne są wyrównane do prawej strony, co jest standardem dla liczb w Excelu.

W Power Query dostępne są cztery formaty numeryczne: liczby całkowite, walutowe (do czterech miejsc po przecinku), dziesiętne (do piętnastu miejsc) oraz procentowe (z dwoma miejscami i znakiem procentu). Te formaty są użyteczne na etapie przetwarzania danych, jednak warto pamiętać, że formatowanie procentowe nie jest przenoszone do Excela podczas ładowania danych.

Aby wyliczyć nowe wartości, na przykład dochód (Income) jako różnicę między przychodem (Revenue) a kosztami (Costs), należy zaznaczyć odpowiednie kolumny, a następnie wybrać w zakładce Add Column funkcję odejmowania z grupy Standard. Power Query doda nową kolumnę z domyślną nazwą, którą można zmienić bez generowania dodatkowego kroku, edytując ją bezpośrednio w pasku formuły. Takie postępowanie ogranicza ilość kroków w zapytaniu i utrzymuje jego czytelność.

Import danych do Excela następuje przez funkcję Close & Load To, gdzie można wskazać, czy dane mają być umieszczone w nowym arkuszu czy w istniejącym. Warto podkreślić, że chociaż typ Currency nie przenosi formatu walutowego do Excela, to po imporcie można ręcznie zastosować odpowiednie formatowanie liczbowe, które utrzyma się nawet po odświeżeniu danych. Daty natomiast zachowują format daty podczas transferu z Power Query.

Innym aspektem jest import danych z plików tekstowych lub CSV, gdzie kolumny są rozdzielone nie przecinkami, lecz stałą szerokością znaków. Power Query automatycznie wykrywa format „Fixed Width” i określa punkty podziału kolumn na podstawie liczby znaków od początku wiersza. Należy pamiętać, że indeksowanie w Power Query jest zerobazowe, co oznacza, że pierwszy znak ma indeks 0. Taki sposób importu pozwala na poprawne rozdzielenie danych nawet, gdy plik nie zawiera standardowych separatorów.

W plikach o stałej szerokości kolumn często występują dodatkowe spacje, które mają za zadanie wyrównać zawartość kolumn do określonej szerokości. W Power Query mogą one występować zarówno w nagłówkach kolumn, jak i w komórkach tekstowych. Usunięcie tych nadmiarowych spacji jest konieczne, aby uniknąć błędów w analizie danych. W tym celu wybiera się odpowiednie kolumny i używa funkcji „Trim” z zakładki Transform -> Format, która usuwa zbędne spacje po obu stronach tekstu.

Typy danych w Power Query mają istotne znaczenie nie tylko dla prawidłowego wyświetlania wartości, ale również dla dalszych operacji obliczeniowych i filtrowania. Różnice w formatowaniu liczb i dat między Power Query a Excelem należy uwzględnić podczas planowania raportów i automatyzacji, gdyż formaty zastosowane w Power Query nie zawsze są bezpośrednio przenoszone i mogą wymagać dodatkowych działań w Excelu.

Podsumowując, zrozumienie specyfiki przetwarzania danych w Power Query, zwłaszcza dotyczącej usuwania zbędnych wierszy, przypisywania typów danych, pracy z plikami o stałej szerokości kolumn oraz usuwania nadmiarowych spacji, jest kluczowe dla efektywnej i bezbłędnej pracy z danymi. Pozwala to w pełni wykorzystać możliwości Power Query jako narzędzia ETL (Extract, Transform, Load) w środowisku Excel, zapewniając jednocześnie spójność i czytelność danych w dalszych etapach analizy.