Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Grupowanie danych w Power Query jest jednym z najważniejszych etapów obróbki danych, który pozwala na agregowanie wartości, eliminowanie duplikatów czy też tworzenie nowych złożonych struktur danych. W tej części skupimy się na podstawowych metodach grupowania danych, dodawaniu argumentów do formuł oraz na sposobach pracy z różnymi typami danych w Power Query.
Aby wprowadzić zmiany w formule, najpierw należy użyć paska formuły. Skrót klawiaturowy Ctrl + Z pozwala cofnąć ostatnią operację, a jeżeli ta metoda nie działa, warto sprawdzić, czy zachowany został fragment kodu w tymczasowym pliku tekstowym. Jeśli chcemy dodać argument do już istniejącej formuły, wystarczy dodać przecinek przed ostatnim nawiasem i wpisać wartość. Nowoczesne wersje Power Query zaczynają automatycznie sugerować składnię funkcji, co ułatwia proces pisania formuł. Na przykład, w przypadku chęci dodania nazwy grupowania: GroupKind.Local, Power Query samodzielnie zaproponuje tę wartość.
Po zatwierdzeniu formuły Power Query zwróci dane pogrupowane lokalnie, co oznacza, że będą one posortowane zgodnie z sekwencjami powtarzających się wartości. Aby potwierdzić poprawność formuły, można kliknąć znak „ptaszka” obok paska formuły lub nacisnąć Enter, będąc na końcu kodu. W przypadku chęci anulowania wprowadzonych zmian, wystarczy kliknąć ikonę „X” lub nacisnąć Esc.
Kolejnym krokiem w procesie przekształcania danych jest scalanie kolumn zawierających minimalne i maksymalne daty. Należy wybrać odpowiednią kolejność – najpierw kolumnę Min, a następnie Max – i kliknąć opcję „Scal kolumny” w zakładce Transformacja. Ważne jest, aby wybrać tę opcję, a nie „Dodaj kolumnę”, ponieważ chcemy, aby Power Query zastąpiło istniejące kolumny nową, a nie dodawało nową do istniejącego zbioru.
W oknie scalania kolumn należy wybrać opcję niestandardową separatora i wpisać odpowiedni tekst, a następnie nadać nazwę nowej kolumnie. Po kliknięciu OK, Power Query połączy dane według ustawień regionalnych. Dla niektórych funkcji w Power Query istnieje możliwość określenia, które ustawienia kulturowe lub regionalne powinny być stosowane, na przykład przy formatowaniu dat. W przykładach w tej książce przyjęto ustawienia regionalne USA (en-US), które są zgodne z kodem językowym zawartym w argumentach funkcji.
Następnie możemy dodać prefiks do kolumny „Okres czasu”. Wystarczy wybrać odpowiednią kolumnę, przejść do zakładki Transformacja, rozwinąć pole „Formatuj” i wybrać opcję „Dodaj prefiks”. W oknie, które się pojawi, wystarczy wpisać tekst „from” i potwierdzić wybór klikając OK.
Po wykonaniu tych transformacji możemy załadować dane do Excela. W tym momencie warto zwrócić uwagę na różnorodność typów danych, które pojawią się w każdej z kolumn. Zrozumienie, jak działa Power Query w kontekście typów danych, jest kluczowe do skutecznej pracy z narzędziem.
W Power Query występują różne typy danych, które możemy podzielić na dwie główne grupy: typy podstawowe oraz złożone. Typy podstawowe to między innymi: tekst, liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe, waluty, daty i godziny, czas, wartości logiczne (true/false). Każdy z tych typów ma swoje specyficzne zastosowanie, a zrozumienie ich jest kluczowe, zwłaszcza przy zaawansowanych operacjach na danych.
Oprócz podstawowych typów danych, Power Query obsługuje również typy złożone, takie jak: lista, rekord, tabela, funkcja czy typ danych. Złożone typy danych pozwalają na bardziej elastyczne przechowywanie i przetwarzanie danych w Power Query. Na przykład lista to zbiór wartości, który może zawierać różne typy danych, a tabela to struktura danych, która zawiera wiersze i kolumny. Te typy danych są niezwykle użyteczne, zwłaszcza przy pracy z bardziej skomplikowanymi danymi, które wymagają zaawansowanego przetwarzania.
Każdy z wymienionych typów danych ma swoje zastosowanie i odpowiednie miejsce w procesie transformacji danych. Zrozumienie ich roli pozwala na bardziej efektywną obróbkę danych w Power Query, co może znacznie przyspieszyć proces analizy i przygotowywania raportów.
Po opanowaniu podstawowych i zaawansowanych technik grupowania danych w Power Query, użytkownik zyskuje narzędzie, które pozwala na skuteczne przetwarzanie, analizowanie oraz prezentowanie danych. Kluczowe jest, by nie tylko znać teorię, ale i umieć ją zastosować w praktyce, zwłaszcza w kontekście konkretnych typów danych oraz ich przekształceń.
Jak wyodrębnić konkretne wiersze i radzić sobie z błędami w Power Query?
Aby wyodrębnić konkretny wiersz w Power Query, najpierw należy usunąć ostatni krok zapytania, by móc pobrać cały wiersz z tabeli źródłowej. Nie da się tego zrobić bezpośrednio przez menu kontekstowe po kliknięciu numeru wiersza — nie pojawia się tam opcja Drill Down. W związku z tym należy ręcznie napisać odpowiedni kod, np. klikając ikonę fx obok paska formuły i wpisując nazwę poprzedniego kroku z indeksem wiersza w nawiasach klamrowych. W Power Query indeksowanie zaczyna się od zera, więc aby wyciągnąć piąty wiersz, należy wpisać = Custom1{4}. Wynikiem jest rekord danych, który można zamienić na tabelę z dwoma kolumnami — nazwami pól i odpowiadającymi im wartościami.
Warto podkreślić, że powyższa metoda pozwala wyodrębnić tylko jeden wiersz. Gdy chcemy uzyskać wiele nieprzyległych wierszy, lepszym rozwiązaniem jest zastosowanie filtra na kolumnie indeksu dodanej do tabeli. Ponadto, rekord wyodrębniony z wiersza można zawęzić do konkretnych pól, stosując składnię podobną do tej, którą wykorzystuje się przy wyciąganiu kolumn, np. = Custom1{4}[[Mar],[Feb],[Jan]], co zwróci rekord zawierający wybrane trzy pola.
Problem pojawia się przy pracy z kluczami, które nie są unikatowe. Najpierw należy zostawić tylko kroki źródłowe i dodawania kluczy, a następnie wymusić dopasowanie na kolumnie zawierającej duplikaty (np. Product), do której nie został przypisany klucz. Przy unikatowej wartości klucza, jak „Train”, można wyciągnąć pojedynczą wartość np. z kolumny ID, używając składni = Custom1{[Product="Train"]}[ID]. Jednak gdy wartość klucza powtarza się, np. „Pony”, otrzymujemy błąd mówiący, że warunek pasuje do więcej niż jednego wiersza. Również próba wyciągnięcia wartości dla nieistniejącego klucza, np. „car” z małej litery, zakończy się błędem. Warto zauważyć, że Power Query rozróżnia wielkość liter, co jest kluczowe przy wyszukiwaniu.
Następnie omówiono tworzenie parametrycznego filtra, wykorzystując dane o tysiącu największych miast świata. Zadanie polega na wyświetleniu największych miast dla wybranego kontynentu. Aby to zrobić, w edytorze zapytań należy włączyć opcję Always allow przy parametrach, a następnie w menu filtrowania kolumny wybrać filtr tekstowy „Equals”. Zamiast wpisywać wartość bezpośrednio, można stworzyć nowy parametr — w tym wypadku „Continent” o typie tekstowym. W oknie zarządzania parametrami można ustawić, czy parametr jest wymagany, jego opis, oraz określić dozwolone wartości. Najbezpieczniejszym rozwiązaniem jest wybranie listy wartości, którą można ręcznie uzupełnić nazwami kontynentów lub pobrać je z innego zapytania. Tak stworzony parametr pozwala na dynamiczne filtrowanie danych w zapytaniu i zwiększa jego elastyczność.
Ważne jest zrozumienie, że w Power Query każdy krok jest istotny i musi być kontrolowany, by uniknąć błędów, szczególnie przy pracy z danymi zawierającymi powtarzające się wartości lub gdy parametry filtrów są dynamiczne. Znajomość mechanizmu indeksowania od zera, rozumienie błędów wynikających z powielonych kluczy i świadomość czułości na wielkość liter pozwala na efektywne korzystanie z Power Query, zwłaszcza w zaawansowanych transformacjach danych. Ponadto, umiejętność tworzenia i zarządzania parametrami znacząco rozszerza możliwości filtrowania i pozwala na budowanie zapytań dostosowanych do różnych scenariuszy i wymagań użytkowników.
Jak rozwiązywać konflikty nazw i zarządzać parametrami w Power Query?
W pracy z Power Query, szczególnie gdy mamy do czynienia z wieloma etapami i zapytaniami, często napotykamy problem konfliktów nazw. Typową praktyką jest nadawanie poszczególnym krokom nazw, które jasno określają ich funkcję, co nie tylko ułatwia orientację w kodzie, ale również zapobiega pomyłkom. Na przykład, pierwszy krok źródłowy, który w oryginalnym kodzie nazywał się „Source”, został przemianowany na „PathSource”, aby odróżnić go od kolejnego kroku o tej samej nazwie. Podobnie „Value” przemianowano na „FilePath”, co jasno sygnalizuje, że ten krok odpowiada za ścieżkę do pliku.
Zmiana nazw wymaga również aktualizacji wszystkich odwołań w kodzie M, aby zachować spójność i poprawne działanie zapytania. Przykładowo, w sytuacji, gdy odniesienia do poprzednich nazw pozostają bez zmian, Power Query może generować błędy lub nieoczekiwane wyniki. Dlatego proces ten, choć pozornie prosty, wymaga uwagi i systematyczności.
Ważnym elementem pracy z kodem M jest również dodawanie komentarzy. Komentarze mogą być jednolinijkowe, zaczynające się od podwójnego ukośnika „//”, lub blokowe, zamknięte między „/” a „/”. Umieszczenie komentarzy w kodzie ma kilka funkcji: pozwala lepiej zrozumieć intencje autora, ułatwia przyszłe modyfikacje oraz – co ciekawe – takie komentarze stają się widoczne w panelu „Applied Steps” (Zastosowane kroki) pod ikoną informacyjną. To pozwala na szybkie przypomnienie sobie funkcji poszczególnych etapów transformacji bez konieczności otwierania pełnego edytora kodu.
Po wprowadzeniu wszystkich poprawek i potwierdzeniu kodu, Power Query dodaje nowe kroki, zachowując poprawność i nie zmieniając końcowego wyniku zapytania. Jeśli jakaś funkcjonalność została w pełni wbudowana w główne zapytanie, pomocnicze zapytania (np. takie jak Path) można bezpiecznie usunąć, co upraszcza strukturę modelu danych.
Istotne jest również zrozumienie, że parametry w Power Query znacząco podnoszą elastyczność i możliwość ponownego wykorzystania transformacji. Parametry mogą pochodzić z różnych źródeł: list, zapytań lub bezpośrednio z komórek arkusza. Mogą służyć do dynamicznego filtrowania danych, zastępowania sztywnych ścieżek plików, a także sterowania logiką zapytań. Technika „drill down” umożliwia wydobycie pojedynczych wartości z tabel, co stanowi fundament dla tworzenia parametrów.
Dla czytelnika ważne jest również zrozumienie, że zarządzanie parametrami i nazwami wymaga spójności nie tylko w samym kodzie, lecz także w interfejsie Power Query. Niedopatrzenia w tym zakresie mogą prowadzić do błędów, które bywają trudne do zdiagnozowania, zwłaszcza w bardziej rozbudowanych projektach. Dlatego konsekwentne nazewnictwo, komentarze i świadome wykorzystanie parametrów to podstawy profesjonalnej pracy z Power Query.
Znajomość tych zasad stanowi fundament przed przejściem do bardziej zaawansowanych zagadnień, takich jak tworzenie funkcji niestandardowych, które pozwalają na jeszcze większą automatyzację i standaryzację przetwarzania danych. Warto pamiętać, że każda funkcja, podobnie jak parametry, opiera się na przejrzystym i dobrze zorganizowanym kodzie.