Power Query – это не просто инструмент, это мощное оружие в арсенале бизнес-аналитика. В мире Microsoft Excel и Power BI, умение эффективно работать с данными – это ключевая компетенция. Импорт, фильтрация, сортировка, объединение и очистка данных – каждый из этих шагов играет важную роль в процессе анализа данных и подготовки отчетов.
Но как достичь максимальной эффективности в использовании Power Query? В этом подробном руководстве мы рассмотрим не только основы трансформации данных, но и высокоэффективные приемы вставки запросов, которые помогут вам сократить время и упростить процесс обработки данных. Подготовьтесь обнаружить новые стратегии и инсайты, которые помогут вам стать настоящим экспертом в области обработки данных с помощью Power Query.
От создания базовых запросов до сложных операций по объединению таблиц и фильтрации данных – наша цель состоит в том, чтобы помочь вам стать мастером в мире Power Query и улучшить вашу бизнес-аналитику через более эффективную обработку данных.
Содержание статьи:
- Основные принципы работы
- Основные функции Power Query
- Фильтрация данных
- Работа с параметрами запросов
- Автоматизация обновления данных
- Эффективное объединение таблиц
- Типы соединений
- Применение пользовательских функций
- Создание и использование функций
- Оптимизация производительности запросов
- Избегание лишних операций
- Вопрос-ответ:
Основные принципы работы
Основная идея Power Query заключается в создании запросов к исходным данным для их очистки, трансформации и объединения. Это позволяет пользователям импортировать данные из различных источников, включая внешние базы данных и файлы, и привести их в удобный для анализа формат.
Основные принципы работы с Power Query связаны с пониманием процесса создания и применения запросов. Сначала необходимо определить цель анализа данных и собрать необходимую информацию. Затем создается запрос, в котором определяются шаги по фильтрации, трансформации и объединению данных для достижения поставленной цели.
Power Query предоставляет широкие возможности по обработке данных, включая фильтрацию, сортировку, удаление дубликатов, изменение типов данных и многое другое. Это позволяет пользователям проводить глубокий анализ данных и извлекать ценную информацию для принятия бизнес-решений.
Основываясь на принципах работы с Power Query, пользователи могут создавать эффективные запросы, оптимизировать процесс загрузки данных и обеспечивать высокую производительность при обработке информации. Этот инструмент становится незаменимым помощником для специалистов в области бизнес-аналитики и анализа данных.
Понятие запросов и операций
В мире бизнес-аналитики и обработки данных существует множество инструментов для работы с информацией. Однако, если раньше основным средством был Microsoft Excel, то с появлением Power BI от компании Microsoft, а также инструмента Power Query, возможности в области анализа данных значительно расширились.
Power Query представляет собой мощный инструмент для импорта, фильтрации, сортировки, трансформации и очистки данных перед их анализом. Этот инструмент широко используется в Power BI и Excel, обеспечивая эффективность и удобство при работе с данными.
Одним из ключевых понятий в Power Query является "запрос". Запрос представляет собой инструкцию к получению, обработке и представлению данных из различных источников. С помощью запросов можно объединять данные из разных таблиц, применять различные операции к ним, такие как фильтрация, сортировка, удаление дубликатов, изменение типов данных и многое другое.
Операции с данными в Power Query выполняются последовательно, позволяя поэтапно трансформировать и обрабатывать данные в соответствии с поставленными задачами. Каждая операция применяется к шагу запроса, что обеспечивает гибкость и контроль над процессом обработки данных.
Основная цель запросов и операций в Power Query состоит в подготовке данных для последующего анализа. Это включает в себя не только преобразование данных в нужный формат и структуру, но и обеспечение их качества и целостности.
Использование Power Query позволяет повысить эффективность работы с данными, сократить время на их подготовку и улучшить качество анализа. При этом, знание основных понятий и операций в Power Query становится необходимым навыком для специалистов в области бизнес-аналитики и обработки данных.
| Функция | Описание |
|---|---|
| Импорт данных | Загрузка данных из различных источников, таких как базы данных, файлы Excel, текстовые файлы и другие. |
| Фильтрация данных | Отбор нужных данных на основе заданных критериев. |
| Сортировка данных | Упорядочивание данных по определенному признаку. |
| Трансформация данных | Преобразование данных с помощью различных операций, таких как удаление дубликатов, изменение типов данных, добавление столбцов и другие. |
| Объединение таблиц | Слияние данных из разных источников для создания единой таблицы. |
| Обработка данных | Очистка данных от ошибок, дубликатов, заполнение пропущенных значений и другие операции по подготовке данных для анализа. |
Основные функции Power Query
Фильтрация данных – это процесс отбора только нужных строк или столбцов в таблице на основе определенных критериев. С помощью функций Power Query вы можете легко фильтровать данные в вашей таблице для дальнейшей обработки или анализа.
Прежде чем приступить к фильтрации данных, необходимо импортировать их из соответствующего источника. Power Query поддерживает импорт данных из различных источников, таких как базы данных, файлы Excel, CSV, текстовые файлы и другие.
После импорта данных вы можете начать процесс фильтрации. Для этого выберите столбец или столбцы, которые требуется отфильтровать, и задайте необходимые условия. Например, вы можете отфильтровать данные по дате, числовому значению или текстовому шаблону.
Power Query также предоставляет возможность комбинировать несколько условий фильтрации с помощью логических операторов, таких как "и" и "или". Это обеспечивает гибкость в настройке фильтров и позволяет точно определить необходимые данные.
После того как данные отфильтрованы, вы можете продолжить работу с ними, выполняя различные операции, такие как сортировка, объединение таблиц, обработка дубликатов и многое другое. Это делает Power Query идеальным инструментом для подготовки данных к бизнес-аналитике и анализу данных.
| Преимущества фильтрации данных в Power Query: |
|---|
| Эффективность: быстрый и гибкий процесс фильтрации данных |
| Гибкость: возможность задавать различные условия фильтрации |
| Интеграция: легкая интеграция с другими функциями Power Query |
Фильтрация данных
Фильтрация данных играет ключевую роль в обработке информации при работе с Power Query. Она позволяет повысить эффективность обработки данных, что особенно важно в контексте бизнес-аналитики и анализа данных. Power Query, интегрированный в такие популярные инструменты, как Microsoft Excel и Power BI, предоставляет разнообразные возможности по фильтрации данных, обеспечивая пользователей гибкими инструментами для работы с информацией.
В процессе обработки данных, особенно в случае больших объемов информации, фильтрация является неотъемлемой частью процесса. Она помогает сосредоточить внимание на необходимых данных, исключая из рассмотрения лишнюю информацию. При этом правильно настроенные фильтры позволяют сократить время на анализ и улучшить качество принимаемых решений.
Использование Power Query для фильтрации данных предоставляет множество возможностей. Например, вы можете фильтровать данные по различным критериям, таким как значения столбцов, диапазоны значений, наличие или отсутствие определенных символов и многое другое. Это позволяет настраивать фильтры в соответствии с конкретными требованиями и задачами.
Одним из преимуществ использования Power Query для фильтрации данных является возможность автоматизировать этот процесс. Вы можете создать шаблон запроса с установленными фильтрами и применять его к новым данным при необходимости. Это существенно упрощает процесс обработки информации и позволяет сосредоточиться на анализе результатов, а не на механической фильтрации данных.
Кроме того, Power Query предоставляет возможности по комбинированию различных типов фильтров и их логических условий. Это позволяет создавать сложные фильтры, которые учитывают не только одиночные условия, но и их комбинации, что особенно полезно при работе с данными разной природы и структуры.
Важно помнить, что эффективная фильтрация данных в Power Query требует понимания основных принципов работы с этим инструментом. Регулярное обновление навыков и знаний по работе с Power Query позволит вам максимально эффективно использовать его возможности при обработке данных.
Преобразование типов данных
Зачем нужно преобразование типов данных?
Преобразование типов данных играет решающую роль в обработке данных. Оно позволяет корректно интерпретировать значения и использовать их в дальнейшем анализе. Например, если столбец содержит числовые значения, но интерпретируется как текст, это может привести к ошибкам в вычислениях и визуализации данных. Правильное преобразование типов данных обеспечивает точность и надежность данных.
Основные шаги преобразования типов данных в Power Query:
- Выделение нужных столбцов: Перед преобразованием типов данных необходимо выделить те столбцы, которые требуют изменения типа. Это позволяет сосредоточиться только на необходимых данных и избежать лишних операций.
- Выбор типа данных: В Power Query предоставляется возможность выбора различных типов данных: числовые, текстовые, даты и другие. Важно выбрать подходящий тип данных в зависимости от характера информации в столбце.
- Преобразование столбцов: После выбора типа данных необходимо применить соответствующее преобразование к выбранным столбцам. Power Query предоставляет инструменты для быстрой и эффективной трансформации данных.
- Проверка результатов: После преобразования типов данных важно проверить результаты, чтобы убедиться в их корректности. Это позволяет избежать ошибок и обеспечить качество данных для дальнейшего анализа.
Пример использования преобразования типов данных:
Представим, что у нас есть столбец с числовыми значениями, которые нам необходимо интерпретировать как даты. С помощью функции преобразования типа данных в Power Query мы можем легко изменить тип столбца на даты, что позволит нам корректно анализировать временные данные.
Заключение
Преобразование типов данных является неотъемлемой частью процесса обработки данных в Power Query. Правильное применение этого инструмента обеспечивает точность и надежность данных, что является важным аспектом в бизнес-аналитике и принятии решений на основе данных.
Работа с параметрами запросов
Параметры запросов позволяют создавать динамические запросы, которые могут быть легко настроены и переиспользованы. Они играют ключевую роль в процессе импорта и обработки данных, обеспечивая гибкость и масштабируемость в анализе данных.
Одним из основных применений параметров запросов является фильтрация данных. С их помощью можно легко настроить запросы для извлечения только необходимых данных из источника. Например, можно создать параметр, определяющий диапазон дат, и использовать его для фильтрации данных по определенному периоду.
Другим важным аспектом работы с параметрами запросов является их использование при объединении данных. Параметры могут быть использованы для определения условий объединения таблиц, что позволяет автоматизировать этот процесс и обеспечить более точное объединение данных.
Кроме того, параметры запросов могут быть использованы при сортировке данных. Они позволяют задать критерии сортировки динамически, в зависимости от текущих потребностей анализа данных.
Использование параметров запросов в Power Query значительно упрощает процесс обработки данных, делая его более гибким и эффективным. Правильное использование параметров способствует улучшению качества данных, ускоряет процесс бизнес-аналитики и облегчает работу с данными в среде Power BI и Microsoft Excel.
Автоматизация обновления данных
Одним из ключевых инструментов для автоматизации обновления данных являются переменные в запросах Power Query. Переменные позволяют создавать динамические запросы, которые могут адаптироваться к изменяющимся данным без необходимости ручного вмешательства.
При использовании переменных в запросах можно создавать шаблоны запросов, которые затем могут быть легко настроены для работы с различными источниками данных. Например, если вам нужно регулярно обновлять данные из разных файлов или баз данных, вы можете использовать переменные для указания путей к этим файлам или источникам данных.
Другим способом автоматизации обновления данных является использование функций Power Query для импорта и обработки данных. Функции позволяют создавать повторно используемые блоки кода для выполнения определенных операций, таких как очистка, сортировка, фильтрация и объединение данных.
Например, вы можете создать функцию для импорта данных из определенного источника, а затем использовать эту функцию в разных запросах для обновления данных из этого источника. Это позволит сократить время, затрачиваемое на написание и поддержку запросов Power Query, и повысить общую эффективность работы с данными.
Важным аспектом автоматизации обновления данных является также оптимизация производительности запросов. При работе с большими объемами данных могут возникать проблемы с производительностью, поэтому важно оптимизировать запросы для минимизации времени и ресурсов, затрачиваемых на их выполнение.
С помощью правильной настройки параметров запросов и использования эффективных методов фильтрации, сортировки и объединения данных можно добиться значительного увеличения производительности запросов Power Query. Это особенно важно при работе с данными в реальном времени, когда скорость обновления данных имеет решающее значение для бизнес-процессов.
Использование переменных в запросах
В Power Query, переменные могут использоваться для различных целей, включая сохранение промежуточных результатов запросов, хранение значений для последующего использования и передачи параметров между различными операциями. Это особенно полезно при выполнении сложных операций по обработке и анализу данных.
Одним из основных преимуществ использования переменных является повышение читаемости и структурированности кода Power Query. Путем назначения осмысленных имен переменным можно значительно улучшить понимание логики обработки данных, что облегчает поддержку и сопровождение запросов в дальнейшем.
Применение переменных особенно ценно при выполнении операций, таких как фильтрация, сортировка, объединение и трансформация данных. Путем сохранения промежуточных результатов в переменных можно существенно сократить время обработки данных и повысить эффективность работы с Power Query.
Для использования переменных в запросах следует следовать нескольким шагам:
- Определить переменные и назначить им значения.
- Использовать переменные в выражениях Power Query для обращения к сохраненным значениям.
- Проверить и отладить запросы с использованием переменных для обеспечения правильности и эффективности обработки данных.
Применение переменных в Power Query предоставляет возможности для более гибкой и мощной обработки данных в среде бизнес-аналитики. Путем использования переменных можно создавать более сложные и эффективные запросы, что способствует повышению производительности и качества анализа данных в Power BI и других инструментах бизнес-аналитики.
Эффективное объединение таблиц
Power Query, инструмент в рамках платформы Power BI, предоставляет мощные возможности по объединению и трансформации данных для более эффективного анализа.
При объединении таблиц необходимо учитывать несколько важных аспектов:
- Типы соединений. Power Query поддерживает различные типы соединений, такие как inner join, left join, right join и full outer join, которые позволяют оптимально соединять данные в зависимости от требований анализа.
- Очистке данных. Прежде чем объединять таблицы, необходимо провести предварительную обработку и очистку данных, чтобы избежать ошибок при соединении и получить корректные результаты.
- Фильтрация данных. Используйте возможности фильтрации в Power Query для уменьшения объема данных перед объединением таблиц, что ускорит процесс и повысит эффективность анализа.
- Сортировка. Перед объединением таблиц рекомендуется отсортировать данные по ключевым полям, чтобы обеспечить правильное соединение и избежать ошибок.
- Избегание лишних операций. Оптимизируйте процесс объединения таблиц, избегая лишних операций и промежуточных шагов, что поможет сократить время выполнения запросов и повысить производительность.
Эффективное объединение таблиц с использованием Power Query позволяет сэкономить время и ресурсы при анализе данных, что делает этот инструмент неотъемлемой частью руководства по бизнес-аналитике.
Типы соединений
В Power Query существует несколько типов соединений, которые позволяют эффективно объединять данные и выполнять различные операции с ними:
1. Внутреннее соединение (Inner Join): Этот тип соединения объединяет строки из двух таблиц, основываясь на условии, которое должно быть истинным для обеих таблиц. Он исключает строки, для которых условие не выполняется.
2. Левое соединение (Left Join): Левое соединение возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие строки из правой таблицы. Если для строки из левой таблицы нет соответствующей строки в правой таблице, возвращается значение NULL для столбцов правой таблицы.
3. Правое соединение (Right Join): Правое соединение подобно левому соединению, но возвращает все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой таблицы.
4. Полное соединение (Full Outer Join): Полное соединение возвращает все строки из обеих таблиц, сопоставляя строки в соответствии с заданным условием. Если для строки из одной таблицы нет соответствующей строки в другой таблице, возвращается значение NULL для столбцов отсутствующей строки.
5. Соединение по ключу (Key Join): Этот тип соединения используется, когда необходимо объединить данные на основе общего столбца (или столбцов) с одинаковыми значениями. Это самый распространенный тип соединения в Power Query, особенно при работе с данными из разных источников.
Выбор подходящего типа соединения зависит от конкретных требований вашего анализа данных и структуры ваших данных. Правильное использование соединений в Power Query позволит вам эффективно объединять данные, что в свою очередь сделает процесс обработки и анализа данных более гибким и продуктивным.
Обработка дубликатов и пустых значений
В процессе обработки данных в Power Query, эффективная обработка дубликатов и пустых значений играет ключевую роль. Это важный этап в трансформации и очистке данных перед их анализом или использованием в бизнес-аналитике.
Microsoft Excel и Power BI предоставляют мощные инструменты для работы с данными, но без правильной обработки дубликатов и пустых значений, качество анализа может быть серьезно подорвано. В этом руководстве мы рассмотрим методы эффективной обработки этих данных с использованием Power Query.
При импорте данных из различных источников, таких как базы данных или файлы Excel, дубликаты могут возникать из-за ошибок в источнике данных или повторяющихся записей. Для обнаружения и удаления дубликатов можно использовать функции фильтрации и сортировки в Power Query.
Для обработки пустых значений также существует несколько подходов. Один из них — замена пустых значений на определенное значение или удаление строк с пустыми значениями. Это может быть особенно полезно при анализе данных, когда пропуски могут искажать результаты.
Power Query предоставляет функции для фильтрации, сортировки и объединения данных, что делает процесс обработки дубликатов и пустых значений более эффективным и удобным.
Важно помнить, что правильная обработка дубликатов и пустых значений является неотъемлемой частью работы с данными в Power Query и повышает качество анализа данных и принятия бизнес-решений.
Применение пользовательских функций
Создание пользовательских функций открывает новые горизонты в обработке данных. Они могут быть использованы для объединения, очистки и трансформации данных из различных источников. Это делает процесс анализа данных более эффективным и продуктивным.
Power Query позволяет импортировать пользовательские функции из других источников, что дает возможность использовать уже существующие инструменты и библиотеки для обработки данных. Это делает процесс разработки более гибким и удобным.
Благодаря возможности создания и использования пользовательских функций, аналитики могут быстро и эффективно решать сложные задачи по обработке данных в Power Query. Это делает их работу более продуктивной и результативной.
Использование пользовательских функций в Power Query открывает новые возможности для бизнес-аналитики и способствует более глубокому анализу данных. Это делает инструменты Microsoft Excel и Power BI еще более мощными и эффективными для решения задач по обработке и анализу данных.
Создание и использование функций
Руководство по созданию функций в Power Query предполагает использование различных методов трансформации данных для создания пользовательских операций. Основная идея заключается в том, чтобы упростить и автоматизировать обработку данных, повысив тем самым эффективность процесса анализа.
Одним из основных преимуществ создания функций в Power Query является возможность их повторного использования. После того как функция создана, ее можно легко применить к различным наборам данных, что значительно упрощает процесс обработки и анализа информации.
Создание функций в Power Query осуществляется через использование языка M, специального языка запросов, который позволяет выполнять различные операции с данными. С помощью языка M можно проводить фильтрацию, объединение, сортировку и обработку данных, что делает его мощным инструментом для работы с информацией.
Для того чтобы создать функцию в Power Query, необходимо определить набор шагов, которые требуется выполнить над данными. Эти шаги затем могут быть объединены в функцию, которую можно вызывать из других запросов или применять к различным наборам данных.
Использование функций в Power Query позволяет значительно упростить процесс обработки данных, сделать его более гибким и эффективным. Благодаря функциям можно автоматизировать множество операций, связанных с очисткой, трансформацией и анализом данных, что делает их неотъемлемой частью работы с информацией в Microsoft Excel.
Интеграция с внешними источниками
Power Query предоставляет широкие возможности по импорту данных из разнообразных источников, включая базы данных, файлы Excel, текстовые файлы, веб-страницы и другие.
При интеграции с внешними источниками данных важно учитывать потребности бизнес-аналитики и цели анализа данных. Правильная трансформация и очистка данных перед их объединением играют ключевую роль в обеспечении качественного анализа и принятия обоснованных бизнес-решений.
Один из основных принципов интеграции с внешними источниками данных в Power Query – это эффективное использование запросов для сортировки, фильтрации и обработки данных. Это позволяет получить необходимые данные и подготовить их для дальнейшего анализа.
Для повышения эффективности интеграции с внешними источниками данных рекомендуется также использовать возможности Power Query по автоматизации обновления данных и оптимизации производительности запросов.
Важно помнить о том, что правильная обработка данных и интеграция с внешними источниками существенно влияют на качество бизнес-аналитики и принятие обоснованных решений. Поэтому уделите достаточное внимание этому этапу работы с Power Query.
Оптимизация производительности запросов
Оптимизация производительности запросов в Power Query играет ключевую роль в эффективной обработке данных и повышении эффективности аналитических процессов в Power BI и других инструментах. Правильная настройка запросов позволяет сократить время загрузки данных, улучшить скорость выполнения трансформаций и повысить общую производительность.
Одним из важных аспектов оптимизации запросов является избегание лишних операций. При работе с большими объемами данных даже незначительные операции могут существенно замедлить процесс обработки. Поэтому необходимо внимательно анализировать каждый шаг запроса и избегать лишних действий, таких как ненужная сортировка или фильтрация данных.
Другим важным аспектом оптимизации является правильное использование инструментов объединения данных. Вместо множественных операций объединения рекомендуется использовать более эффективные методы соединения таблиц, такие как объединение по ключу или слияние таблиц.
Также стоит обратить внимание на процессы очистки данных. Предварительная очистка данных перед их импортом в Power BI может значительно сократить время выполнения запросов и улучшить общую производительность анализа данных.
Для достижения оптимальной производительности необходимо также учитывать особенности используемых источников данных. Некоторые источники данных могут требовать дополнительной обработки или оптимизации запросов для повышения скорости загрузки данных.
Важным аспектом оптимизации запросов является также использование инструментов анализа производительности, предоставляемых Power Query. Мониторинг времени выполнения запросов и идентификация узких мест позволяют эффективно оптимизировать процессы обработки данных.
Избегание лишних операций
Избегание лишних операций в Power Query связано с оптимизацией процесса обработки данных. Повторные операции или ненужные этапы трансформации могут существенно замедлить процесс и увеличить время выполнения запроса. В этом руководстве мы рассмотрим, как можно оптимизировать запросы для минимизации лишних действий.
Фильтрация и сортировка данных
Первым шагом к избеганию лишних операций является правильная фильтрация и сортировка данных. Используйте только необходимые фильтры и сортировки, чтобы избежать излишних расходов ресурсов на обработку данных.
Объединение данных
При объединении таблиц убедитесь, что вы выбираете только необходимые столбцы для объединения. Избегайте добавления лишних столбцов, которые не будут использоваться в дальнейшем анализе данных.
Оптимизация запросов
При создании запросов старайтесь минимизировать количество шагов трансформации. Объединяйте операции там, где это возможно, чтобы уменьшить число этапов обработки данных.
Избегание лишних операций в Power Query – важный аспект эффективного руководства по обработке данных. Правильная фильтрация, сортировка, объединение и оптимизация запросов помогут повысить производительность вашей работы с данными и улучшить бизнес-аналитику.
Оптимизация загрузки данных
Оптимизация загрузки данных играет важную роль в эффективном использовании Power Query для анализа данных и бизнес-аналитики. В контексте Microsoft Excel и Power BI, правильное объединение, трансформация и фильтрация данных с помощью Power Query существенно улучшает производительность запросов.
Power Query предоставляет широкие возможности по импорту и обработке данных из различных источников. Однако, без оптимизации процесса загрузки данных, можно столкнуться с ненужными задержками и ухудшением производительности.
При работе с большими объемами данных, оптимизация запросов становится необходимой. Это включает в себя минимизацию лишних операций и использование эффективных методов фильтрации и очистки данных.
Для обеспечения эффективности загрузки данных следует уделить внимание следующим аспектам:
- Использование эффективных методов фильтрации данных перед их импортом. Это поможет сократить объем данных, загружаемых в Power Query, и уменьшить время обработки.
- Объединение таблиц с учетом минимального числа шагов и оптимального выбора типа соединения для ускорения процесса обработки данных.
- Тщательная обработка данных на этапе импорта для исключения дубликатов и пустых значений, что снижает нагрузку на систему и повышает эффективность последующего анализа.
- Использование инструментов Power Query для оптимизации процесса загрузки данных, таких как параметры запросов и переменные, для автоматизации обновления данных и улучшения производительности.
В итоге, эффективная оптимизация загрузки данных в Power Query не только улучшает производительность запросов, но и обеспечивает более быстрый и точный анализ данных для бизнес-аналитики в Microsoft Excel и Power BI.
Вопрос-ответ:
Какие есть основные приемы вставки запросов в Power Query?
Основные приемы вставки запросов в Power Query включают создание новых запросов, объединение или комбинирование существующих запросов, фильтрацию данных, добавление столбцов с вычисляемыми значениями, преобразование типов данных и многие другие.
Можете ли вы подробнее рассказать о создании новых запросов в Power Query?
Конечно! В Power Query вы можете создавать новые запросы, используя различные источники данных, такие как Excel таблицы, базы данных, файлы CSV и др. После подключения к источнику данных вы можете проводить различные операции с ними, такие как фильтрация, сортировка, удаление дубликатов и т.д., чтобы получить нужный набор данных.
Каким образом можно комбинировать существующие запросы в Power Query?
В Power Query можно комбинировать существующие запросы с помощью операции объединения. Это может быть объединение по столбцам или соединение по строкам. Например, можно объединить две таблицы по общему столбцу или присоединить данные из одной таблицы к другой.
Как добавить новые столбцы с вычисляемыми значениями в Power Query?
Чтобы добавить новые столбцы с вычисляемыми значениями в Power Query, можно использовать операцию добавления столбца и применить к нему нужную функцию или формулу. Например, вы можете добавить столбец с результатом сложения или умножения значений других столбцов, а также использовать условные операторы для создания новых значений на основе условий.