Proces importowania danych do Power Query wymaga szczególnej uwagi, zwłaszcza jeśli dane pochodzą z baz danych Access. Kluczowe jest, aby wybrać oryginalny plik bazy danych, a nie kopię zapasową, którą Access może tworzyć podczas edycji. Po wybraniu pliku i uruchomieniu importu otwiera się okno Nawigatora, które różni się od analogicznego narzędzia dla plików Excel. W Nawigatorze wyświetlane są wyłącznie tabele, a także dostępny jest przycisk „Wybierz powiązane tabele”. Aktywuje się on po zaznaczeniu opcji wyboru wielu elementów i przynajmniej jednej tabeli. Dzięki niemu można automatycznie wybrać wszystkie tabele powiązane bezpośrednio z już zaznaczonymi.

Na przykładzie importu trzech tabel (Cities, CityManager, Managers) wszystkie te dane powinny zostać wybrane razem, aby zachować powiązania między nimi. Po załadowaniu do Power Query każda tabela pojawia się jako osobne zapytanie. Tabele z bazy danych zawierają dodatkowe kolumny odpowiadające relacjom z innymi tabelami, które mają wartość typu „Tabela” lub „Wartość”. „Tabela” oznacza, że powiązanych jest wiele rekordów, natomiast „Wartość” odnosi się do pojedynczego powiązanego rekordu, z uwagi na niepewność danych typem ogólnym jest „Wartość”, a nie „Rekord”.

Następnie, głównym celem jest wzbogacenie tabeli Managers o kontekstowe dane z tabel powiązanych. Informacje o miastach znajdują się w tabelach CityManager i Cities, a o regionach w tabeli Cities. W Power Query wykonuje się to przez rozwiniecie odpowiednich kolumn, co umożliwia import danych powiązanych bez konieczności ładowania całych tabel do pamięci narzędzia. Przed tym jednak warto zmienić typ danych kolumny z datą zatrudnienia z Date/Time na Date, co optymalizuje przechowywanie danych.

Rozwinięcie kolumny CityManager powoduje powstanie dodatkowych wierszy, ponieważ jeden menedżer może być przypisany do wielu miast. Kolejne rozwinięcie kolumny Cities pozwala dodać informacje o regionach do danych menedżerów. Po uzyskaniu potrzebnych danych, tabele pomocnicze, które zostały jedynie wykorzystane do wydobycia informacji, należy usunąć z pamięci Power Query, aby niepotrzebnie nie obciążały środowiska. Usunięcie zapytania jest nieodwracalne w kontekście skrótu Ctrl+Z i wymaga ponownego załadowania danych i odtworzenia wszystkich kroków transformacji.

Końcowy efekt importu można wykorzystać do analizy, na przykład liczenia menedżerów pracujących w poszczególnych regionach. Do pełnej analizy danych konieczne będzie stosowanie operacji grupowania, które omówione są w dalszych rozdziałach.

Domyślnie Power Query nie odświeża danych automatycznie, co może skutkować przestarzałymi wynikami w raportach. Aby tego uniknąć, można włączyć automatyczne odświeżanie na dwa sposoby: modyfikując właściwości zapytań bezpośrednio w Excelu lub stosując makra VBA wywołujące odświeżanie w odpowiednich momentach. Pierwsza metoda jest dostępna przez menu kontekstowe zapytania, gdzie można ustawić opcje takie jak: odświeżanie przy otwarciu pliku, cykliczne odświeżanie co określoną liczbę minut czy odświeżanie w trakcie korzystania z polecenia „Odśwież wszystko”.

Ważnym elementem jest opcja „Włącz odświeżanie w tle”, która pozwala kontynuować pracę w Excelu podczas trwania odświeżania. Jednak przy odświeżaniu z poziomu VBA często trzeba tę opcję wyłączyć, by zapytanie zakończyło się przed wykonaniem kodu, który bazuje na aktualnych danych. Istnieją również inne ustawienia wpływające na zachowanie odświeżania, jak usuwanie danych przed zapisem pliku czy szybkie ładowanie danych, które jednak mogą wiązać się z pewnymi kompromisami.

Jeśli użytkownik nie jest pewien, gdzie wyniki zapytania są załadowane, przydatna jest zakładka „Użycie”, pokazująca dokładne miejsce w arkuszu lub wskazująca, że zapytanie jest tylko połączeniem bez załadowanych danych. Informacje te znajdują się także w panelu „Zapytania i połączenia”.

Znajomość tych mechanizmów jest niezbędna dla skutecznego zarządzania danymi i ich aktualnością w Power Query. Pozwala to unikać błędów wynikających z niepełnych lub nieświeżych danych, optymalizować wykorzystanie pamięci i kontrolować proces transformacji bez konieczności wielokrotnego ręcznego wykonywania tych samych czynności.

Dodatkowo, ważne jest rozumienie, że praca z relacyjnymi danymi w Power Query wymaga świadomości struktury bazy danych, by prawidłowo korzystać z powiązań między tabelami i efektywnie łączyć dane. Optymalizacja typów danych oraz świadome zarządzanie zapytaniami wpływa także na wydajność i stabilność procesu analitycznego. Warto także pamiętać o konsekwencjach usuwania zapytań i znaczeniu tworzenia kopii zapasowych ustawień transformacji, co ułatwia zarządzanie projektem i minimalizuje ryzyko utraty pracy.

Jak filtrować i przekształcać dane w Power Query, aby uzyskać poprawną strukturę tabeli?

W pracy z Power Query często spotykamy się z problemem obecności pustych lub null wartości w kolumnach, które utrudniają dalszą analizę danych. Przykładowo, kolumna o nazwie Parametr/Column name może zawierać puste komórki, wartości null lub specjalne wpisy, takie jak "Sum:", które nie są potrzebne do dalszego przetwarzania. Aby skutecznie oczyścić dane, należy zastosować filtr, który wykluczy te niepożądane wiersze. W Power Query realizuje się to poprzez funkcję Table.SelectRows z odpowiednim warunkiem: wiersze są zachowane tylko wtedy, gdy ich wartość w danej kolumnie jest różna od null, różna od pustego ciągu znaków oraz różna od określonego tekstu (np. "Sum:"). Ważnym aspektem jest tu czułość Power Query na wielkość liter — "sum:" i "Sum:" to różne wartości, co należy uwzględnić podczas filtrowania.

Po usunięciu pustych i niechcianych wartości często zachodzi potrzeba przekształcenia danych poprzez pivotowanie, czyli obracanie kolumn w wiersze lub odwrotnie, co pozwala na lepszą organizację danych w tabeli. W przypadku pivotowania bez zastosowania agregacji, gdy w tabeli brakuje unikalnego identyfikatora wiersza, pojawia się błąd „Expression.Error: There were too many elements in the enumeration to complete the operation”. Problem wynika z braku jednoznaczności wierszy, ponieważ Power Query próbuje umieścić wiele wartości w jednej komórce, co nie jest możliwe.

Aby rozwiązać ten problem, należy wprowadzić kolumnę indeksu, która doda unikalny numer do każdego wiersza. Dzięki temu Power Query może poprawnie rozpoznać unikalność i poprawnie przeprowadzić operację pivotowania. Po dodaniu indeksu i ponownym wykonaniu pivotu, dane mogą wymagać dodatkowego uporządkowania, ponieważ wartości w kolumnach mogą zostać rozdzielone na różne wiersze, co narusza powiązania między danymi. Konieczne jest wówczas poprawne ustawienie typów danych (np. daty, tekstu) oraz zastosowanie operacji Fill Up, która uzupełnia puste komórki wartościami z kolejnych wierszy, zapewniając spójność danych.

Po przeprowadzeniu tych kroków warto ponownie odfiltrować kolumnę, by usunąć wiersze z pustymi wartościami, które pojawiły się w trakcie transformacji, np. z powodu operacji Fill Up nie objętej wszystkich kolumn. Na końcu usuwa się kolumnę indeksu, która pełniła rolę tymczasowego identyfikatora, oraz nadaje odpowiednią nazwę zapytaniu, by odzwierciedlało przeprowadzone zmiany.

W sytuacjach, gdy dane zawierają złożoną strukturę, np. jedna linia opisuje wiele sklepów w różnych miastach, można zastosować operację unpivot, która zamienia szeroką tabelę z wieloma kolumnami w długą, gdzie każda wartość sklepu jest osobnym wierszem, a nazwy miast są powielone tyle razy, ile jest sklepów. Ta transformacja jest szczególnie użyteczna, gdy liczba sklepów różni się między miastami i konieczne jest ujednolicenie struktury danych. Nowoczesne wersje Power Query umożliwiają dodatkowo automatyczne dzielenie tekstu w kolumnach według przejścia z liter na cyfry, co pomaga rozdzielić np. nazwę sklepu i jego numer w oddzielne pola, ułatwiając dalszą analizę.

Istotne jest, by rozumieć, że Power Query operuje sekwencyjnie na krokach transformacji, a każdy kolejny krok jest odwołaniem do poprzedniego stanu tabeli. Zmiany wprowadzone w jednym kroku mogą wymagać odpowiedniego dostosowania kolejnych, dlatego świadome zarządzanie tymi etapami jest kluczem do uzyskania poprawnych, spójnych danych. Ponadto, w przypadku kolumn zawierających spacje lub znaki specjalne, konieczne jest prawidłowe odwoływanie się do nich w kodzie M, czyli przez umieszczenie nazwy w nawiasach kwadratowych oraz poprzedzenie znakiem hash, np. [#"Parametr/Column name"].

Ważne jest także zrozumienie, że operacje takie jak usuwanie pustych wartości, pivotowanie czy unpivotowanie to nie tylko zmiany wizualne, ale przede wszystkim sposoby na uporządkowanie danych w taki sposób, by dalsze analizy były możliwe i wiarygodne. Praca z Power Query wymaga precyzji w definiowaniu warunków filtrowania i świadomego planowania kolejności kroków transformacji, co minimalizuje ryzyko powstania błędów lub utraty danych.

Jak działa rekurencja na przykładzie funkcji silnia w Power Query?

Rekurencja to fundamentalne pojęcie w programowaniu funkcyjnym, które polega na tym, że funkcja wywołuje samą siebie z nowym argumentem. W Power Query, języku M, rekurencja może być zastosowana do rozwiązania problemów wymagających iteracyjnego zmniejszania wartości, aż do osiągnięcia warunku zakończenia – tzw. przypadku bazowego. Klasycznym przykładem ilustrującym tę technikę jest funkcja obliczająca silnię.

Silnia liczby naturalnej n, zapisywana jako n!, to iloczyn wszystkich liczb naturalnych od n do 1. Formalnie: n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 2 × 1. Przykładowo 5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120. Definicja ta doskonale nadaje się do zastosowania rekurencji: silnia n to n pomnożone przez silnię (n-1), aż do momentu, gdy n osiągnie 1, wtedy zwracamy 1 jako wartość końcową.

W Power Query implementacja funkcji silnia odbywa się przez zdefiniowanie zapytania jako funkcji przyjmującej parametr n typu liczbowego i zwracającej liczbę. W kodzie wykorzystywane jest wyrażenie warunkowe if, które sprawdza, czy n jest mniejsze lub równe 1 – wtedy zwracana jest 1 (przypadek bazowy). W przeciwnym razie funkcja wywołuje samą siebie z argumentem zmniejszonym o 1 i wynik mnoży przez bieżącą wartość n.

Tak zdefiniowana funkcja w sposób naturalny rozkłada problem na coraz mniejsze podproblemy, aż dojdzie do wartości podstawowej, co gwarantuje zakończenie działania rekurencji. Na przykład dla wywołania Factorial(3) następuje kolejno: 3 × Factorial(2), następnie 2 × Factorial(1), a Factorial(1) zwraca 1. W ten sposób mnożenia powracają „do góry” stosu wywołań, dając ostateczny wynik 6.

Warto zauważyć, że w Power Query jest również wbudowana funkcja Number.Factorial, która realizuje to zadanie efektywniej, jednak tworzenie własnej funkcji rekurencyjnej służy przede wszystkim zrozumieniu mechanizmu rekurencji i jej zastosowania w M.

Ponadto, rekurencja wymaga zawsze zdefiniowania warunku zakończenia, inaczej funkcja wywoływałaby się w nieskończoność, co w praktyce prowadzi do błędów wykonania i zawieszenia programu. Dobór odpowiedniego przypadku bazowego jest więc kluczowy dla poprawności i stabilności funkcji rekurencyjnych.

W kontekście Power Query i języka M, rekurencja to narzędzie nie tylko teoretyczne, lecz praktyczne, które pozwala rozwiązywać problemy o strukturze hierarchicznej lub rekurencyjnej (np. obliczenia silni, ciągi, drzewa danych). Tworzenie funkcji rekurencyjnych wymaga precyzji w składni i jasnego określenia logiki warunków.

Warto także pamiętać, że mimo elegancji rekurencji, nie zawsze jest to najbardziej wydajna metoda obliczeń, zwłaszcza dla dużych danych czy głębokich wywołań – w takich przypadkach lepsze mogą być metody iteracyjne lub wbudowane funkcje zoptymalizowane przez silnik Power Query.

Dodatkowo, przy tworzeniu zapytań w Power Query, zalecane jest stosowanie praktyk usprawniających czytelność i wydajność kodu: nadawanie czytelnych nazw kroków, unikanie zbędnych operacji, grupowanie logicznych transformacji oraz dynamiczne odwołania do kolumn i wierszy, co ułatwia utrzymanie i rozwój rozwiązań.

Niezwykle istotne jest zrozumienie, że rekurencja w M wymaga pewnego przemyślenia struktury funkcji i świadomości mechanizmu działania języka, w którym wywołania funkcji są wbudowane w zapytanie. Funkcje rekurencyjne są formą programowania deklaratywnego, gdzie kluczowe jest poprawne zdefiniowanie relacji między kolejnymi wywołaniami i warunkami zakończenia.

Proč se objevují čarodějky, když je láska na hranici mezi nenávistí a obdivem?
Jak naučit psa uklízet hračky a další užitečné triky
Jak DevOps mění roli testování ve vývoji softwaru