Таблицы Excel

Лучше всего данные хранить в таблице Excel, это самый удобный и распространенный источник для Power Query. На ленте даже есть специальная кнопка.

Чтобы загрузить таблицу в редактор Power Query, достаточно выделить любую ее ячейку и нажать Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона.

Примечание. В вашей версии Excel расположение кнопок и их названия могут отличаться.

Если то же самое проделать с обычным диапазоном, то Excel вначале преобразует диапазон в таблицу Excel, а потом запустит Power Query.

Запросу присваивается имя таблицы Excel, которая является источником данных. Поэтому желательно сразу дать таблице говорящее название. Не обязательно, конечно, но желательно. В противном случае рекомендуется переименовать сам запрос, чтобы затем его можно было легко найти среди других запросов книги.

Данные находятся в Power Query. Новые значения, внесенные в исходную таблицу, автоматически попадут в запрос после его обновления. Далее в редакторе Power Query делают обработку данных и выгружают либо в виде таблицы Excel, либо оставляют в памяти Excel в виде подключения.

Именованный диапазон Excel

Источником для Power Query может быть не только таблица Excel. Например, вы получили красивый отформатированный отчет и не хотите вносить в него изменения. Тогда нужно использовать именованный диапазон. Самый простой способ создать именованный диапазон – это выделить область на листе и ввести название в поле Имя.

Либо выполнить команду Формулы → Определенные имена → Присвоить имя. В Excel будет создан новый объект, к которому можно обращаться, например, в формулах. Диапазон виден в Диспетчере имен.

Здесь перечислены все именованные диапазоны, формулы и таблицы. Среди них есть и только что созданный Отчет.

Теперь можно стать на любую ячейку внутри именованного диапазона (или выбрать его из выпадающего списка в поле Имя) и вызвать ту же команду: Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона. Произойдет загрузка данных в Power Query.

Такой способ позволяет «не портить» исходные данные. Но у него есть и очевидный недостаток: новые строки, которые выйдут за пределы именованного диапазона, не попадут в запрос.

Динамический именованный диапазон Excel

Решить данную проблему можно, создав динамический именованный диапазон. Это такой диапазон, который задается формулой и автоматически расширяется до последней заполненной ячейки.

Внести статичное имя в поле Имя на этот раз не получится. Поэтому заходим в Формулы → Определенные имена → Задать имя (или нажимаем Создать в Диспетчере имен), указываем название будущего динамического диапазона ДинамОтчет и внизу вместо ссылки записываем формулу:

=$A$2:ИНДЕКС($B:$B;ПОИСКПОЗ(99^99;$B:$B))

Ко всем ссылкам этой формулы Excel еще автоматически добавит название листа.

Смысл формулы следующий. Верхняя левая ячейка диапазона фиксируется ($A$2), а правая нижняя определяется формулой, которая возвращает адрес последней заполненной строки в столбце B.

Но не все так просто. Excel видит это имя лишь как формулу, а не диапазон. Как же его увидит Power Query? Делаем ход конем.

Создаем пустой запрос Power Query Данные → Получить и преобразовать данные → Получить данные → Из других источников → Пустой запрос. Открывается пустой запрос, где в строке формул нужно ввести:

= Excel.CurrentWorkbook()

После ввода формулы (нажатием Enter) Power Query обратится к текущей книге и выведет все объекты, среди которых есть и наш динамический диапазон ДинамОтчет.

Название запроса не подхватывается, поэтому придется изменить самостоятельно.

Чтобы извлечь содержимое объекта, в этой же строке правой кнопкой мыши кликаем по Table, далее выбираем Детализация.

Power Query разворачивает таблицу и даже делает некоторые шаги обработки: повышает заголовки и задает нужный формат для столбцов.

Теперь в запрос будут попадать новые строки, несмотря на то, что исходные данные не являются таблицей Excel.

Вот такие приемы импорта данных в Power Query из книги Excel. Самый распространенный из них – это импорт из таблицы Excel. Тем не менее, в случае необходимости можно прибегнуть к альтернативам, создав именованный или динамический именованный диапазон.

Консолидация данных из разных таблиц Excel

Одна из насущных задач, с которыми сталкиваются пользователи, – консолидация данных. Под консолидацией понимается объединение нескольких таблиц в одну. До появления Power Query это была довольно трудоемкая операция, особенно, если процесс требовал автоматизации. Хотя в эксель есть специальная команда Данные → Работа с данными → Консолидация, пользоваться ей не удобно. Мне, по крайней мере. Появление Power Query в корне изменило представление о том, как нужно объединять таблицы.

Рассмотрим пример. В некоторый файл каждый месяц вносится отчет о продажах в формате таблицы Excel. Каждая таблица при этом имеет соответствующее название: Январь_2018, Февраль_2018 и т.д. Необходимо объединить все таблицы книги в одну. Как бы скопировать и вставить одну под другой, создав при этом дополнительный столбец, указывающий, к какой таблице принадлежит конкретная строка. Задача не одноразовая, а с заделом на будущее, поэтому нужно предусмотреть появление в этом файле новых таблиц.

Процесс начинается с запуска пустого запроса: Данные → Получить и преобразовать данные → Создать запрос → Из других источников → Пустой запрос

Затем в строке формул вводим знакомую команду

= Excel.CurrentWorkbook()

Power Query показывает все таблицы в текущей книге.

Их нужно развернуть кнопкой с двумя стрелками в названии поля Content (на скриншоте ниже выделено красным кружком).

Если есть лишние столбцы, то их можно не выводить, сняв соответствующую галку. Также лучше убрать галку напротив опции Использовать исходное имя столбца как префикс. Нажимаем Ok.

Все таблицы находятся на одном листе, а рядом колонка с названием источника, откуда взята каждая строка.

Данные загружены. Можно приступать к их обработке. Ограничимся преобразованием названий таблиц в настоящую дату, чтобы затем использовать для сведения данных по месяцам.

Визуально мы наблюдаем и месяц, и год. Но Power Query такое название воспринимает, как текст. Поэтому делаем следующее.

Удалим нижнее подчеркивание. Правой кнопкой мыши по названию столбца Name → Замена значений.

В следующем окне настроек указываем, что меняем _ на пусто, то есть в нижнем поле ничего не указываем.

Подчеркивание удаляется из названия.

Поиск и замена здесь работает так же, как и в обычном Excel.

Далее запускаем команду Преобразование → Столбец «Дата и время» → Дата → Выполнить анализ.

Power Query распознает дату и меняет формат колонки. Мы также переименовываем столбец на Период.

Полученную таблицу можно использовать для анализа данных. Выгрузим ее на лист Excel.
Главная → Закрыть и загрузить.

Но что-то пошло не так. Во-первых, внизу таблицы пустая строка; во-вторых, при выгрузке произошла одна ошибка. Обновим запрос (справа от названия запроса значок обновления).

Что-то еще больше пошло не так. Даты исчезли, снизу таблицы добавились новые строки, а количество ошибок уже 19. Спокойствие, только спокойствие! Дело вот в чем.

Помните, на первом шаге мы получили все таблицы из файла? Так ведь и выгруженная таблица – это тоже таблица! Получается, Power Query взял 3 исходных таблицы, обработал, выгрузил на лист Excel и на следующем круге видит уже 4 таблицы!

При повторном обновлении запрос захватывает их все, а т.к. таблица выхода имеет другую структуру, то возникают ошибки.

Короче, из запроса нужно исключить таблицу, которая получается на выходе (Запрос1). Есть разные подходы, самый простой – это добавить шаг фильтрации. Выделяем в правой панели первый шаг Источник, открываем фильтр в колонке с названиями, снимаем галку с таблицы Запрос1 → Ok.

Снова выгружаем таблицу в Excel и на этот раз все в порядке.

Сделаем с помощью сводной таблицы маленький отчет по месяцам.

Прошло время, и в файл добавили новую таблицу с продажами за апрель.

Требуется обновить сводный отчет. Представьте на минуту, как это происходит в обычном Эксель: таблица копируется в самый низ общего источника, продлевается колонка с датой, изменяется диапазон для сводной таблицы, обновляется весь отчет.

А вот, как это выглядит при использовании Power Query.

Достаточно два раза нажать кнопку Обновить все (первый раз – для обновления запроса, второй – для сводной таблицы).

На добавление в отчет новых данных вместе с их обработкой потребовалось несколько секунд.

Вот за это мы так любим Power Query.

↓ Скачать файл с примером ↓

Сообщение Импорт и консолидация таблиц Excel через Power Query появились сначала на statanaliz.info.

Создадим запрос Power Query (в Excel 2016) Данные – Скачать и преобразовать – Создать запрос – Из файла – Из CSV (либо Из текста, если импортируете из .txt).

В открывшемся окне указываем путь к файлу. Далее в предпросмотре убеждаемся, что выбран нужный файл, и нажимаем Изменить, чтобы попасть в редактор Power Query.

Power Query распознал и разделил данные по столбцам. Также автоматически выполнены шаги:

• Первая строка повышена в заголовки

• Изменен тип для каждого столбца

Если обработки не требуется, то результат можно выгружать в книгу Эксель Главная – Закрыть – Закрыть и загрузить.

На новом листе создается Таблица Excel.

Теперь можно проводить анализ внутри Excel. К этому мы еще вернемся. Прошел месяц, и у нас появился такой же файл .csv за февраль. Возникает вопрос, как объединить данные за два месяца? В Power Query для этого есть специальные инструменты.

Уберем пока из листа Excel данные за январь. Для этого в панели запросов через правую клавиши выбираем Загрузить в…, где меняем настройки выгрузки на Только соединение.

Выскочит предупреждение о том, что таблица будет удалена. Нажимаем Продолжить. Таблица из Excel удалилась, запрос остался в виде соединения.

Делаем новый запрос на файл за февраль и сразу создаем только соединение.

Теперь у нас два запроса, из которых нужно сделать общий, объединяющий два файла.

В Power Query есть два типа объединения запросов: Добавление (Append) и Объединение (Merge). Нас интересует добавление, т.к. таблицы должны быть сложены вместе (одна под другой). Объединение нужно для слияния запросов по ключевому полю, но об этом в другой раз.
Сейчас заходим Главная – Скачать и преобразовать – Создать запрос – Объединить запросы – Добавить.

Далее нужно выбрать добавляемые запросы.

Следует понимать две вещи.

• Добавлять можно только запросы (а не Таблицы Excel)

• Запрос в верхнем поле будет первым сверху

Добавить можно было бы и больше запросов, выбрав в верхней строке Три таблицы или больше, но у нас только два. Нажимам ОК. Создается объединенный запрос под названием Append1.

Изменим название на Отчет о продажах и выгрузим данные в Excel (Главная – Закрыть – Закрыть и загрузить). Итого получим три запроса.

Первые два служат источником для объединенного, который выгружен на лист Excel. Создадим по этим данным сводную таблицу.

Через месяц появился файл за март, и вы также решили добавить его в общий отчет и сводную таблицу. Создаем запрос к новому файлу Март.csv. Затем его нужно добавить в запрос Отчет о продажах. Однако, если повторить все шаги с добавлением, то будет создан новый общий запрос, который уже не имеет смысла, т.к. сводная таблица строится по данным из запроса Отчет о продажах. Поэтому нужно зайти в редактирование запроса Отчет о продажах и уже там добавить новый запрос за март. В редакторе Power Query выбираем Главная – Комбинировать – Добавить запросы. В окне добавления теперь только одно поле, т.к. первый запрос уже определен. Нужно выбрать лишь добавляемый.

Нажимаем ОК и снова выгружаем обновленные данные в Excel (Главная – Закрыть – Закрыть и загрузить). Теперь в Таблице Excel находятся данные за три месяца. Нужно только обновить сводную таблицу.

Для импорта новых файлов нужно будет повторить все действия:

• создание нового запроса

• добавление его в объединяющий запрос Отчет о продажах

• выгрузка в Excel

• обновление сводной таблицы.

Несмотря на то, что таким образом можно консолидировать данные из многих файлов, был бы здорово, если бы они сами добавлялись в сводный запрос. Так тоже можно.

Импорт из папки

Источником в Power Query могут быть не только отдельные файлы, но и целая папка со всем ее содержимым. Далее дело следующей техники.

Создадим папку Данные о продажах csv и поместим в нее сразу три файла за январь, февраль и март. Сделаем запрос к этой папке Данные – Скачать и преобразовать – Создать запрос – Из папки. В следующем окне указываем путь. Адрес лучше заранее скопировать и затем вставить, чем искать в проводнике. В редакторе Power Query мы увидим такую таблицу.

Выглядит подозрительно, т.к. вместо данных что-то непонятное. Действительно, сейчас видны только файлы, содержащиеся в папке, и информация о них: название, расширение, время создания, изменения и т.д. Переходим к извлечению данных из этих файлов.

Следующий шаг не является обязательным, но он позволит избежать некоторых возможных проблем в будущем. Нужно понимать, что все содержимое указанной папки будет извлечено с помощью запроса Power Query. И если туда попадет какой-нибудь, например, файл Excel, то запрос «поломается» и выдаст ошибку. Поэтому опытные пользователи создают «защиту», чтобы файлы с другим расширением отфильтровывались.

Идея в том, чтобы в столбце Extension поставить фильтр на расширение .csv. Чтобы случайно не отфильтровать файлы .CSV, сделаем все буквы для столбца Extension маленькими. Для этого выделяем столбец, далее через правую кнопку мыши Преобразование – нижний регистр. Переходим к установке фильтра. Если в выпадающем списке фильтра поставить переключатель на значение .csv, то у нас ничего не получится, т.к. при единственном типе файлов будет автоматически выделен пункт Выбрать все. Поэтому выбираем Текстовые фильтры – Равно… и указываем .csv (обязательно с точкой впереди).

Теперь случайное добавление в указанную папку файлов Excel не повлияет на работу запроса. Этот шаг, повторюсь, необязательный, но лучше прислушаться к совету опытных пользователей.

Приступим к извлечению данных. Содержимое файлов скрыто в колонке Content за значением Binary.

Перед тем, как развернуть содержимое этого столбца, избавимся от лишней информации. Выделяем столбец Content и через правую кнопку мыши выбираем Удалить другие столбцы.

Наступило время сеанса магии с разоблачением. В верхнем правом углу находится кнопка с двумя стрелками, направленными вниз.

Это кнопка загрузки двоичного (бинарного) файла. Жмем. И о чудо! Содержимое всех трех файлов один за другим выгружается в единую таблицу.

Однако на этот раз потребуется вручную внести некоторые корректировки.

• Удалим последний шаг Измененный тип

• Преобразование – Использовать первую строку в качестве заголовков

• Правой кнопкой мыши по полю Дата – Тип изменения – Дата

• Удерживая Shift, выделяем два столбца Наименование и Менеджер, затем через правую клавишу мыши Тип изменения – Текст

• Через Shift выделяем остальные столбцы Цена, Стоимость, Комиссия – правая клавиши мыши – Тип изменения – Десятичное число

• Правой кнопкой мыши по полю Дата – Удалить ошибки

• Главная – Закрыть – Закрыть и загрузить

Таким образом, мы получаем таблицу с единым заголовком, сделанную из трех файлов. На ее основе создадим сводную таблицу.

Сводная таблица построена по 116 строкам. Таким же образом можно было бы объединить и 10 файлов с сотнями тысяч строк.

Добавление в запрос новых файлов и обновление сводной таблицы

Через два месяца в наше распоряжение поступило еще два файла с данными за апрель и май. Их также требуется добавить в сводную таблицу.

И вот здесь наступает момент истины. Все что нужно, это закинуть новые файлы в указанную папку и на ленте во вкладке Данные нажать Обновить все. Первое нажатие обновит все запросы, второе – сводные таблицы.

Power Query вновь обратился в папку по указанному адресу, затащил к себе все файлы, раскрыл их, повторил все шаги обработки и выгрузил в Excel. Второе нажатие кнопки обновило сводную таблицу.

Следует только помнить, что для объединения подобным образом таблиц из разных текстовых файлов необходимо полное совпадение заголовков, иначе они автоматически разведутся по разным столбцам.

Серия видеоуроков о Power Query.

↓ Скачать файл с примером ↓

Сообщение Импорт csv и txt файлов в Excel c помощью Power Query появились сначала на statanaliz.info.

В Excel 2016 Power Query уже встроен в ядро программы. Команды управления запросами находятся во вкладке Данные, в группе Скачать и преобразовать (в английском варианте Get & Transform).

Далее будем использовать привычное название Power Query.

На самом деле в Excel и раньше можно было импортировать данные. Для этого в той же вкладке Данные была и есть целая группа команд Получение внешних данных.

Однако их возможности и удобство использования сильно ограничены.

После появления Power Query в среде пользователей Excel произошло потрясение, сравнимое с появлением сводных таблиц. Это не шаг, а прыжок вперед, благодаря которому любой аналитик (и обычный пользователь Excel), имеющий дело с большими и обновляемыми данными из разных источников, может ускорить свою работу в десятки раз. Да, в десятки, если не в сотни. Ведь как раньше делался, скажем, отчет? Импортируются данные (из разных источников), очищаются, связываются вместе с помощью формул типа ВПР, затем делаются необходимые расчеты, все агрегируется с помощью сводных таблиц в краткий отчет. Периодически эти действия нужно повторять, т.к. традиционными методами (без VBA) очень трудно автоматизировать все шаги. Сегодня этому кошмару пришел конец. В Power Query достаточно один раз все настроить и далее все операции импорта, обработки и выгрузки данных повторяются нажатием одной кнопкой обновления.

Power Query работает на специальном языке программирования под названием M, с помощью которого записываются последовательные шаги обработки данных. Однако есть и пользовательский редактор с кнопками, поэтому быть программистом не обязательно. Здесь уместна аналогия с записью обычных макросов. Включили запись, произвели действия, закончили запись. В любой момент запустили выбранный макрос.

Вкратце алгоритм работы Power Query таков:

1. импорт данных из выбранных источников данных

2. обработка полученных данных

3. выгрузка

Список возможных источников довольно разнообразный: от текстовых файлов до внешних баз данных и интернета. Также можно легко присоединиться к данным внутри самого MS Excel.

На этапе обработки производят операции по очистке, связыванию, группировке, математическому преобразованию и т.д. Специфика работы именно с такими, плохо организованными и неочищенными данными, объясняет набор инструментов Power Query. Частично они повторяют то, что есть в Excel, но есть и новые, которые значительно расширяют привычный функционал Эксель. Важнейшей особенности работы в Power Query является то, что все шаги записываются. Это дает возможность затем нажатием одной кнопки повторить все операции. Объединяя возможность подключения к данным внутри Excel и новые методы их обработки, мы получаем дополнительные инструменты, которые делают работу в Excel удобнее и быстрее.

На последнем этапе запроса обработанные данные выгружаются в указанное место либо создается только соединение (часто запросы – это только промежуточный этап обработки данных). Но об этом в другой раз.

В качестве наглядного примера рассмотрим следующую задачу. Имеются данные, которые нужно транспонировать, то есть строки сделать столбцами, а столбцы строками.

В целом это не проблема, т.к. в Excel существует минимум два способа транспонирования.

Первый и самый быстрый способ – воспользоваться Специальной вставкой, поставив галочку напротив опции транспонировать.

Отличный вариант, но одноразовый. В смысле, нет никакой связи между результатом и источником. Поэтому при любом изменении данных все нужно повторить снова. Это минус.

Второй способ транспонирования – воспользоваться функций ТРАНСП. Это формула массива, поэтому для ее вставки нужно вначале указать точный диапазон и ввести с помощью комбинации Ctrl + Shift + Enter.

Теперь при изменении данных в источнике автоматически обновится и транспонированный диапазон. Но здесь также есть серьезные недостатки. Во-первых, для вставки формулы ТРАНСП нужно заранее подсчитать, сколько строк и столбцов занимает диапазон, что, мягко говоря, не всегда удобно. Во-вторых, при изменении размера диапазона механизм перестает работать, т.к. транспонированный диапазон зафиксирован и не будет расширяться вслед за источником.

Итого получается, что мы не можем сделать динамическое транспонирование данных в изменяющемся диапазоне. Так да не так. С появлением Power Query задача решается быстро, без шума и пыли.

Транспонирование таблицы средствами Power Query

Первым делом нужно сделать запрос на источник данных. Нас интересуют данные из этой же книги Excel. Power Query не видит адреса обычных ячеек, а только именованные диапазоны и Таблицы Excel. Как правило, используют Таблицы Excel. Для преобразования обычного диапазона в таблицу рекомендую горячую комбинацию клавиш Ctrl + T.

Теперь активируем любую ячейку Таблицы с данными и нажимаем кнопку Данные – Скачать и преобразовать – Из таблицы.

Открывается окно редактирования Power Query.

Выглядит, как другая программа, но это только отдельное окно внутри Excel. Интерфейс состоит из пяти частей:

1. Инструменты редактирования – лента, на которой находятся команды Power Query.

2. Строка формул – здесь записывается код языка М для выделенного в данный момент шага обработки.

3. Запросы – скрываемая панель для навигации между запросами текущей книги.

4. Панель результата – место, где отображается результат обработки данных на этапе выделенного шага.

5. Параметры запроса – панель с названием запроса (можно изменять) и перечнем созданных шагов, которые также можно редактировать.

Выделив любой из шагов, мы увидим состояние данных на соответствующем этапе.

Название запроса лучше всего изменить на более говорящее. Довольно часто в книге используют сразу несколько запросов, поэтому в них нужно ориентироваться. Назовем «Транспонирование».

Из предыдущего рисунка видно, что мы еще ничего не сделали, а два шага уже записаны. Как так? Все просто. Первый шаг – это обращение к источнику, а второй автоматическое определение типа данных у каждого столбца. Поэтому все в порядке.

Вернемся к условию задачи. Нужно транспонировать вот эту таблицу.

Обратим внимание, что заголовки перенеслись из заголовков Таблицы Excel, которую мы использовали в качестве источника. Однако транспонирование происходит без заголовков. Поэтому, чтобы избежать потери названий столбцов, «опустим» их названия в первую строку таблицы Преобразование – Таблица – Использовать первую строку в качестве заголовков – Использовать заголовки как первую строку.

Таблица с данными получит такой вид.

Теперь можно транспонировать. Используем команду Преобразование – Транспонировать.

Таблица мгновенно изменяется.

Сделаем первую строку назад заголовками. Можно через Преобразование – Таблица — Использовать первую строку в качестве заголовков либо через кнопку в верхнем левом углу от таблицы.

Получим конечный результат обработки.

Задача решена. Все шаги преобразования данных записаны и видны справа.

Осталось измененные данные вернуть в Excel с помощью команды Главная – Закрыть – Закрыть и загрузить.

Если ее нажать, то результат загрузится на новый лист эксель и будет представлять из себя Таблицу Excel с названием, как у запроса. Но давайте пока зайдем в раскрывающийся список, чтобы посмотреть опции выгрузки. В раскрывающемся списке выберем Закрыть и загрузить в… Откроется следующее окно.

Если выбрать Только создать соединение, выгрузки не произойдет. Такой вариант применяют, если требуется дальнейшая обработка или использование этого запроса. Для выгрузки в Excel можно выбрать Новый лист либо указать конкретный диапазон. Если установить галочку Добавить эти сведения в модель данных, то результат запроса даже без выгрузки в Excel можно будет использовать в модели данных или Power Pivot. Этот вариант позволяет обрабатывать миллионы (миллионы!) строк, т.к. на обработку данных в памяти требуется гораздо меньше ресурсов. Оставляем все по умолчанию и жмем Загрузить. В процессе выгрузки таблица имеет серенький цвет, а когда выгрузка завершена, становится зелененькой.

Вот и все, дело сделано, мы получили транспонированную таблицу исходных данных.

Самое интересное происходит далее. Если добавить новые данные, то для повторения всех действий достаточно обновить запрос через правую кнопку в панели запросов (см. чуть ниже), либо во вкладке Данные – Подключения – Обновить все.

Добавим в исходную таблицу данные о продажах во втором квартале.

А теперь обновим запрос.

Это просто праздник какой-то! (с).

Обратим внимание, что справа в окне Excel появляется панель для управления существующими запросами.

Их может быть много, но у нас только один. Сразу под названием видно, сколько загружено строк. Здесь же указываются ошибки, если они есть. Это важно для контроля. Если подвести курсор мыши к названию, то откроется окно с кратким описанием запроса и командами управления снизу.

Можно вновь войти в редактирование запроса, удалить его и т.д. Эти же и некоторые другие команды появятся в контекстном меню после кликания по названию запроса правой кнопкой мыши.

Перечислим наиболее часто используемые среди них.

Изменить – команда открытия окна редактирования. Эквивалентно двойному нажатию левой кнопки мыши по самому запросу.

Обновить – обновление выбранного запроса (если нужно обновить только один запрос, а не все).

Загрузить в… – изменение места загрузки (в таблицу, модель или создания только соединения)

Дублировать – сделать копию выбранного запроса.

Другие команды не менее важны, но их рассмотрим в другой раз.

Панель Запросы книги можно закрыть или снова отобразить с помощью команды Данные – Скачать и преобразовать – Показать запросы.

Итак, мы узнали, что такое Power Query. На примере транспонирования данных увидели, насколько он облегчает и ускоряет работу в Excel.

Серия видеоуроков о Power Query.

Сообщение Знакомство с Power Query на примере транспонирования Таблицы Excel появились сначала на statanaliz.info.