Меню

Power query для google таблиц

Начало работы в Power Query

Power Query — это инструмент для продвинутого бизнес-анализа, предназначенный для подключения к источникам данных и их преобразования.

Несмотря на то, что данные в Excel можно загружать с помощью инструментов Power Pivot , возможностей для преобразования и доступных источников данных в Power Query намного больше и работа с ними проще. Итак, теперь для обработки таблиц и подключения к данным больше не нужны сложные формулы и макросы.

надстройка power query

Power Query в меню Excel

В зависимости от того, какая у вас версия Excel, вид надстройки Power Query может выглядеть по-разному. В Excel 2010 и 2013 надстройка появляется в виде отдельной вкладки «Power Query» (если у вас такой вкладки нет, прочитайте, как ее установить ).

pp3

В Excel после 2016 года Power Query уже встроен по умолчанию и находится в меню Данные → раздел Получить и преобразовать данные (в некоторых версиях Excel этот раздел называется Скачать & преобразовать).

Power Query в Excel 2019

Работа с данными в Power Query

Power Query умеет:

  • напрямую подключаться к данным в различных источниках;
  • очищать данные и выполнять преобразования;
  • подготовленные данные выгружать на лист, в сводную таблицу или добавлять в модель данных Excel.

Таким образом, Power Query – это полноценный ETL-инструмент (Extract, Transform, Load).

Подключение к данным в Power Query

В Power Query можно подключать данные из самых разных источников: таблицы в самом файле и других Excel-файлах, текстовые/csv файлы, папки, базы данных, источники в интернете, файлы xml и json, pdf-файлы, данные из канала OData и так далее. А также загрузить данные из Power BI и написать запрос с нуля – Пустой запрос.

Загрузка данных в Power Query

Чтобы посмотреть, какие именно источники данных доступны в Excel, перейдите на вкладку Данные → Получить данные (или Создать запрос, если у вас не новая версия Excel).

Для примера добавим в Power Query данные из таблицы.

    Выделите любую таблицу на листе Excel и перейдите в меню:

— в Excel 2010 и 2013: вкладка Power Query → Из таблицы (или С листа).
— для Excel после 2016: меню Данные → Из таблицы (Из таблицы/диапазона).

Получить данные Power Query

В открывшемся окне поставьте галочку «Таблица с заголовками».

Таблица с данными при этом превратится в «умную» smart-таблицу.

  • Откроется окно редактора запросов, в котором будет наша таблица. Нажимаем кнопку в меню Главная → Закрыть и загрузить. Готово!

Power Quey пример

Чтобы открыть список запросов, нажмите в меню Данные → Запросы и подключения. В открывшейся вкладке «Запросы и подключения» отобразится список всех запросов, созданных в файле.

Редактор запросов Power Query

Разберем подробнее интерфейс редактора запросов Power Query.

Если окно редактора у вас закрыто, откройте его в меню Данные → Получить данные → Запустить редактор запросов. Или щелкните 2 раза мышкой по названию запроса на вкладке Запросы и подключения.

Интерфейс Power Query

Итак, в редакторе Power Query есть:

  1. Лента редактора запросов для вкладок меню: Главная, Преобразование, Добавить столбец, Просмотр.
  2. Перечень созданных запросов, который можно свернуть / развернуть.
  3. Строка формул.
  4. Название самого запроса.
  5. Примененные шаги запроса: записанные шаги получения или преобразования данных. Их можно редактировать, выбирая в списке, изменять последовательность шагов, добавлять новые или удалять.
  6. Область предварительного просмотра, в которой выводится результат преобразования данных для каждого шага.
  7. Меню для данных, которое открывается при нажатии правой кнопкой мышки.
  8. При выборе правой кнопкой мыши названия шага появляется его контекстное меню.

Преобразование данных

Посмотрим на простом примере, как преобразовать данные в Power Query.

Допустим, у нас есть таблица с выручкой и расходами по городам за несколько лет. В таблице эти показатели разделены на две группы. Столбец с городами тоже имеет группировки (смотрите рисунок).

Если вы знакомы со сводными таблицами, то знаете, что построить сводную на основе таких данных не получится. Привести их в «нужный вид» можно в Power Query буквально за несколько щелчков мышкой:

преобразование в Power Query

  • выделите таблицу (можно выделить таблицу целиком или одну из ячеек);
  • выберите в меню Данные → Из таблицы (Из таблицы/диапазона);
  • в появившемся окне поставьте галочку рядом с «Таблица с заголовками» → ОК;
  • в открывшемся редакторе запросов выделите столбцы «показатель» и «город», нажав мышкой на названия столбцов с зажатым Ctrl;
  • в меню нажмите Преобразование → Заполнить → Вниз.
  • Готово! Пустые строки заполнены значениями из ячеек сверху.

Шаги запросаПри создании запроса Power Query сам автоматически записывает его шаги. Их можно увидеть в области справа Параметры запроса → Примененные шаги.

Шаги запроса можно редактировать, выбирая мышкой (таблица в области предварительного просмотра при этом тоже изменится). Ненужные шаги удаляются при нажатии на «крестик». Можно добавлять новые шаги в середину запроса или менять их местами, перемещая мышкой.

Обработка данных в Power Query выполняется последовательно, шаг за шагом, и каждое последующее действие использует результаты предыдущего. Поэтому при добавлении новых шагов или изменении их последовательности обязательно проверьте, все ли в порядке со следующими операциями. Проверить, все ли в порядке, можно, нажав на самый нижний шаг.

Читайте также:  Свойства таблиц vba access

Кроме простых операций с данными, Power Query умеет выполнять и другие действия: сортировать, фильтровать, заменять, группировать, заполнять пустые значения, удалять дубликаты, работать с текстом и числами, выполнять простые вычисления, транспонировать таблицы и разворачивать их столбцы, объединять данные и многое-многое другое.

Источник



Power Query: мощь и простота работы с данными в Excel

«Ручной привод» в работе с данными, частое явление. Многие пользователи Excel, обрабатывают данные «привычным» для себя способом, с минимальной автоматизацией, тратя кучу времени. Мало, кто слышал и использует волшебный инструмент — Power Query.

Почему Power Query?

Power Query — технология подключения к данным, с помощью которой можно обнаруживать, подключать, объединять, преобразовывать и уточнять данные из различных источников для последующего анализа. Функции Power Query доступны в Excel и Power BI.

Аргументы ЗА изучение надстройки:

1. Простой способ преобразовать данные, без использования формул и сводных таблиц;
2. Быстрый способ, вы можете много сделать с данными, в несколько кликов мыши;
3. Разовая настройка, сформируйте запрос один раз и обновляйте его, когда происходит изменение данных в источнике, или настройте автоматическое обновление.

Возможности Power Query

Используя надстройку, вы сможете быстро:

1. Загружать данные из широкого спектра источников и подключаться к ним:

2. Собирать данные из файлов всех основных типов данных ( XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, XML. ), по одному или несколько за раз, например из всех файлов указанной папки или непосредственно с листа(-ов) книги;
3. Выполнять слияние источников данных для дальнейшего анализа и моделирования с помощью Power Pivot и PowerView;
4. Выполнять очистку данных от мусора;
5. Причёсывать данные: исправлять регистр, числа-как-текст, разбирать текст на столбцы и склеивать обратно, делить дату на составляющие (год, квартал, месяц, день недели. ) и т.д.;
6. Настраивать представление таблиц: используя фильтры, сортировку, изменение порядка столбцов, транспонирование, добавление итогов, разворачивая кросс-таблицы в плоские и сворачивать обратно;
7. Подтягивать данные из одной таблицы в другую по совпадению одного или нескольких параметров, заменяет знакомую многим функцию ВПР и ее аналоги.

Power Query: где искать, как установить?

Для Excel 2016, 2019 или Office 365: надстройка уже находится на вкладке Данные ► Получить и преобразовать:

Источник

Как я слежу за акциями в гугл-таблице: три простых способа

Я использую гугл-таблицы для портфеля инвестиций, потому что с ними проще вести учет.

Михаил Шардин кандидат технических наук Профиль автора

Упрощение связано с тем, что можно в автоматическом режиме получать данные о текущих ценах и других параметрах активов, которые публикуются открыто.

Для этого я комбинирую три бесплатных сервиса, которые подтягивают данные с разных бирж с помощью API. В статье расскажу, как настроить их под свои нужды.

Что за АПИ

В большинстве случаев данные с бирж передаются через программный интерфейс, называемый API — application programming interface. Грубо говоря, это инструмент, благодаря которому одна программа начинает говорить на одном языке с другой. В нашем случае мы используем API финансовых бирж для «дружбы» с гугл-таблицами.

API Московской биржи

Для чего. Получить информацию о российских акциях и облигациях.

Как это работает. У Московской биржи есть API, который позволяет видеть любую информацию с российской биржи внутри гугл-таблиц. Например, можно получать имена инструментов, цены закрытий, даты оферт и другие параметры.

Работа этой функции полностью зависит от сервера Московской биржи. Если биржа поменяет формат выдачи, организует какие-то другие режимы торгов или изменит что-то в существующей системе, то для корректной работы формул потребуется их доработка.

Такая выборочная информация с биржи пригодится для разных целей. Можно создать гугл-таблицу, чтобы покупать облигации с хорошей ликвидностью, — об этом я уже рассказывал. А можно следить за параметрами бумаг в собственном портфеле — например, за датами оферт. Это поможет не пропустить важную дату, если хотите принять участие в досрочном погашении.

Еще таблица пригодится, если вас не устраивают существующие сервисы учета — Intelinvest и Investing.com.

В таблице-примере к этой статье я привел несколько полезных параметров ценных бумаг. Вот что она умеет:

  • подтягивать название бумаги по идентификатору — столбец «Названия акций и облигаций»;
  • показывать текущие курсы — столбец «Цены акций и облигаций»;
  • получать даты выплат облигаций — столбец «Даты купона и значения для облигаций»;
  • получать дивиденды — столбец «Даты и значения дивиденда для акций»;
  • видеть возможность досрочного погашения облигаций — столбец «Даты оферт».

Что делать? 30.06.17

Список далеко не полный, ведь на Мосбирже огромное количество параметров, включая срочный рынок и валюты.

Источник

Power Query: стероиды для MS Excel и Power BI

image

В данной статье я хочу рассказать о некоторых возможностях бесплатной и крайне полезной, но пока еще мало известной надстройки над MS Excel под названием Power Query.

Читайте также:  Система стандарт кост таблица

Power Query позволяет забирать данные из самых разных источников (таких как csv, xls, json, текстовых файлов, папок с этими файлами, самых разных баз данных, различных api вроде Facebook opengraph, Google Analytics, Яндекс.Метрика, CallTouch и много чего еще), создавать повторяемые последовательности обработки этих данных и загружать их внутрь таблиц Excel или самого data model.

И вот под катом вы можете найти подробности всего этого великолепия возможностей.

Совместимость и технические подробности

Power Query доступен бесплатно для всех версий Windows Excel 2010, 2013 и встроен по умолчанию в Windows Excel 2016. Для пользователей MacOS X Power Query недоступен (впрочем, даже без этого маковский Excel отвратителен на ощупь и продвинутые пользователи, включая меня, чаще всего работают с нормальным Excel через Parallels или запуская его на удаленной виндовой машинке).

Также, Power Query встроен в новый продукт для бизнес аналитики — Power BI, а еще, ходят слухи, что Power Query будет появляться и в составе других продуктов от Microsoft. Т.е. Power Query ждет светлое будущее и самое время для адептов технологий Microsoft (и не только) заняться его освоением.

Как оно работает

После установки Power Query в интерфейсе Excel 2010–2013 появляется отдельная одноименная вкладка.

В новом Excel 2016 функционал Power Query доступен на вкладке Data (данные), в блоке “Get & Transform”.

Сначала, в интерфейсе Excel мы выбираем конкретный источник данных, откуда нам их нужно получить, и перед нами открывается окошко самого Power Query с предпросмотром первых строчек загруженных данных (область 1). В верхней части окошка располагается Ribbon с командами по обработке данных (область 2). И в правой части экрана (область 3) у нас расположена панель с последовательностью всех действий, которые применяются к данным.

Возможности Power Query

У Power Query очень много возможностей и я хочу остановиться на некоторых из числа моих любимых.

Как я уже писал выше, Power Query замечателен тем, что позволяет подключаться к самым разным источникам данных. Так он позволяет загружать данные из CSV, TXT, XML, json файлов. Притом процесс выбора опций загрузки тех-же CSV файлов гибче и удобнее, чем он реализован штатными средствами Excel: кодировка автоматически выбирается часто правильно и можно указать символ разделителя столбцов.

Объединение файлов лежащих в папке

Power Query умеет забирать данные из указанной папки и объединять их содержимое в единые таблицы. Это может быть полезно, например, если вам периодически приходят какие-то специализированные отчеты за отдельный промежуток времени, но данные для анализа нужны в общей таблице. Гифка

Текстовые функции

К столбцам из текста в Power Query по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять такие функции как:

  1. Разделить столбец по символу или по количеству символов. И в отличие от Excel можно задать максимальное количество столбцов, а также направление откуда нужно считать символы — слева, справа.
  2. Изменить регистр ячеек в столбце
  3. Подсчитать количество символов в ячейках столбца.

Числовые функции

К столбцам с числовыми значениями по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять:

  1. Арифметические операции
  2. Возводить в степени, вычислять логарифмы, факториалы, корни
  3. Тригонометрические операции
  4. Округлять до заданных значений
  5. Определять четность и т.д.

Функции для работы с датами, временем и продолжительностью

К столбцам со значениями даты и времени по нажатию на кнопки на Ribbon можно применять:

  1. Автоматическое определение формата вписанной даты (в excel c этим большая боль)
  2. Извлекать в один клик номер месяца, дня недели, количество дней или часов в периоде и т.п.

Unpivot — Pivot

В интерфейсе Power Query есть функция “Unpivot”, которая в один клик позволяет привести данные с одной метрикой разложенные по столбцам по периодам к форме, которая будет удобна для использования в сводных таблицах (понимаю что трудно написал — смотрите пример). Также, есть функция с обратным действие Pivot. Гифка

Операция Merge — смерть ВПР

Функция ВПР (VLOOKUP) одна из наиболее используемых функций в MS Excel. Она позволяет подтягивать данные в одну таблицу из другой таблицы по единому ключу. И вот как раз для этой функции в Power Query есть гораздо более удобная альтернатива — операция Merge. При помощи этой операции соединение таблиц нескольких таблиц в одну по ключу (по простому или по составному ключу, когда соответствие нужно находить по нескольким столбцам) выполняется буквально в 7 кликов мыши без ввода с клавиатуры.

Операция Merge — это аналог join в sql, и ее можно настроить чтобы join был разных типов — Inner (default), Left Outer, Right Outer, Full Outer.

Upd.Мне тут подсказали, что Power Query не умеет делать Aproximate join, а впр умеет. Чистая правда, из коробки альтернатив нет. Гифка

Читайте также:  Объясните как делать таблицу

Подключение к различным базам данных. Query Folding.

Power Query также замечателен тем, что умеет цепляться к самым разным базам данных — от MS SQL и MySQL до Postgres и HP Vertica. При этом, вам даже не нужно знать SQL или другой язык базы данных, т.к. предпросмотр данных отображается в интерфейсе Power Query и все те операции, которые выполняются в интерфейсе прозрачно транслируются в язык запросов к базе данных.

А еще в Power Query есть понятие Query Folding: если вы подключены к совместимой базе данных (на текущий момент это MS SQl), то тяжелые операции по обработке данных Power Query будет стараться выполнить на серверной стороне и забирать к себе лишь обработанные данные. Эта возможность радикально улучшает быстродействие многих обработок.

Язык программирования “М”

Надстройка Power Query — это интерпретатор нового, скриптового, специализированного для работы с данными, языка программирования М.

На каждое действие, которое мы выполняем с данными в графическом интерфейсе Power Query, в скрипт у нас пишется новая строчка кода. Отражая это, в панели с последовательностью действий (область 3), создается новый шаг с говорящим названием. Благодаря этому, используя панель с последовательностью действий, мы всегда можем посмотреть как выглядят у нас данные на каждом шаге обработки, можем добавить новые шаги, изменить настройки применяемой операции на конкретном шаге, поменять их порядок или удалить ненужные шаги. Гифка

Также, мы всегда можем посмотреть и отредактировать сам код написанного скрипта. И выглядеть будет он примерно так:

Язык M, к сожалению, не похож ни на язык формул в Excel, ни на MDX и, к счастью, не похож на Visual Basic. Однако, он очень прост в изучении и открывает огромные возможности по манипуляции данными, которые недоступны с использованием графического интерфейса.

Загрузка данных из Яндекс.Метрики, Google Analytics и прочих Api

Немного овладев языком “M” я смог написать программки в Power Query, которые умеют подключаться к API Яндекс.Метрики и Google Analytics и забирать оттуда данные с задаваемыми настройками. Программки PQYandexMetrika и PQGoogleAnalytics я выложил в опенсорс на гитхаб под лицензией GPL. Призываю пользоваться. И я буду очень рад, если эти программы будут дорабатываться энтузиастами.

Для Google Analytics подобного рода экспортеров в разных реализациях достаточно много, но вот для Яндекс.Метрики, насколько я знаю, мой экспортер был первым публично доступным, да еще и бесплатным 🙂

Power Query умеет формировать headers для post и get запросов и забирать данные из интернета. Благодаря этому, при должном уровне сноровки, Power Query можно подключить практически к любым API. В частности, я для своих исследований дергаю данные по телефонным звонкам клиентов из CallTouch API, из API сервиса по мониторингу активности за компьютером Rescuetime, занимаюсь парсингом нужных мне веб-страничек на предмет извлечения актуальной информации.

Еще раз про повторяемость и про варианты применения

Как я уже писал выше, скрипт Power Query представляет собой повторяемую последовательность манипуляций, применяемых к данным. Это значит, что однажды настроив нужную вам обработку вы сможете применить ее к новым файлам изменив всего один шаг в скрипте — указав путь к новому файлу. Благодаря этому можно избавиться от огромного количества рутины и освободить время для продуктивной работы — анализа данных.

Я занимаюсь веб-аналитикой и контекстной рекламой. И так уж получилось, что с момента, как я познакомился с Power Query в ее интерфейсах я провожу больше времени, чем в самом Excel. Мне так удобнее. Вместе с тем возросло и мое потребление другой замечательной надстройки в MS Excel — PowerPivot.

Вот часть задач, которые я делаю с использованием Power Query:

  1. разбираю семантику для Толстых проектов,
  2. Делаю частотные словари,
  3. Создаю веб-аналитические дашборды и отчеты для анализа конкретных срезов,
  4. Восстанавливаю достижение целей в системах веб-аналитики, если они не настроены на проекте,
  5. Сглаживаю прогноз вероятности методами Андрея Белоусова (+Байеса:),
  6. Делаю аудит контекстной рекламы на данных из K50 статистика,
  7. И много других разных ad-hoc analysis задач, которые нужно сделать лишь однажды

Вот bi систему, про которую я рассказывал на Yac/M 2015 (видео) я делал полнстью при помощи Power Query и загружал данные внутрь PowerPivot.

Пару слов про локализацию

На сайте Microsoft для пользователей из России по умолчанию скачивается Power Query с переведенным на русским язык интерфейсом. К счастью, локализаторы до перевода на русский языка программирования (как это сделано с языком формул в excel) не добрались, однако жизнь пользователям неоднозначными переводами сильно усложнили. И я призываю вас скачивать, устанавливать и пользоваться английской версией Power Query. Поверьте, она будет гораздо понятнее.

Источник

Adblock
detector