Scalanie w Power Query jest narzędziem, które pozwala w bardzo sprytny sposób połączyć ze sobą dwie lub więcej tabel. Scalanie działa podobnie jak funkcja WYSZUKAJ.PIONOWO() w Excelu, można też powiedzieć, że jest odpowiednikiem komendy JOIN w języku SQL. Krótko mówiąc, chodzi o to, aby jednemu rekordowi z jednej tabeli przyporządkować odpowiedni rekord z innej tabeli na podstawie pewnych wspólnych wartości.

Scalanie rozmyte w Power Query

Dla przykładu – w jednej tabeli możemy mieć dane dotyczące klientów (m.in.: identyfikator klienta, nazwę, siedzibę, datę podpisania umowy itd.), a w drugiej będziemy mieć dane dotyczące wystawionych faktur (zawierające m.in. identyfikator klienta, numer faktury oraz jej wartość). Na podstawie tych danych chcielibyśmy zrobić raport, który pokaże, jaka była łączna wartość sprzedaży w podziale na miejscowości lub kraje będące siedzibami klientów.

Musimy zatem przyporządkować do każdej faktury siedzibę klienta. Zamiast wykorzystywać funkcję WYSZUKAJ.PIONOWO() można do tego użyć scalania. To rozwiązanie będzie mieć ogromną zaletę – jeżeli będziemy chcieli dopasowywać rekordy po więcej niż jednej wartości, to przy scalaniu nie będzie z tym najmniejszego problemu. WYSZUKAJ.PIONOWO() już na to nam nie pozwoli (nie mówiąc o takim ograniczeniu, że szukana wartość musi być w pierwszej kolumnie od lewej w tabeli bazowej).

Sprawa jednak nieco się skomplikuje, jeżeli okaże się, że dane znajdujące się w dwóch tabelach niezupełnie do siebie pasują. Może to wynikać chociażby z popełnionych błędów literowych. Wtedy właśnie przyda się nam scalanie rozmyte.

Przykładowe dane

Trzymając się powyższego przykładu z klientami i wystawionymi fakturami, przyjmijmy, że tabela z klientami wygląda tak, jak pokazuje to Rysunek 1. Załóżmy także, że numerem identyfikacyjnym dla klienta jest jego nazwa.

Natomiast tabela z fakturami wygląda tak, jak pokazuje to Rysunek 2.

Na Rysunku 2 widać, że nazwy klientów są wielokrotnie wpisane z różnymi błędami (m.in. brakuje niektórych liter lub jest ich zbyt dużo, pojawiają się niepotrzebne spacje – przed pierwszym bądź za ostatnim słowem albo pomiędzy słowami). Te wszystkie błędy powodują, że „zwykłe” scalanie nie będzie w stanie dopasować do siebie rekordów, jeśli brać jako klucz kolumnę z nazwą klienta.

Pozostałe 71% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników serwisu.

Jeśli posiadasz aktywną prenumeratę przejdź do LOGOWANIA. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym Czytelnikiem wybierz najkorzystniejszy WARIANT PRENUMERATY.

Zaloguj Zamów prenumeratę Kup dostęp do artykułu

Możesz zobaczyć ten artykuł, jak i wiele innych w naszym portalu Controlling 24. Wystarczy, że klikniesz tutaj.

Zobacz również

Sparklines w Excelu. Jak tworzyć wykresy przebiegu w czasie?

Sparklines w Excelu. Jak tworzyć wykresy przebiegu w czasie?

Czasami chcemy uatrakcyjnić nasz raport za pomocą drobnych wizualizacji, które pokażą nam trend albo jednoznacznie określą wynik jako pozytywny bądź negatywny. W Excelu taką rolę odgrywają wykresy przebiegu w czasie.

Czytaj więcej

Roboty w MS Excel. Co jest ważne przy projektowaniu i budowie automatycznie działających rozwiązań

Roboty w MS Excel. Co jest ważne przy projektowaniu i budowie automatycznie działających rozwiązań

Czas tworzenia rozwiązania przy projektowaniu i budowie automatycznie działających rozwiązań zależy przede wszystkim od złożoności problemu do rozwiązania (zakresu automatyzacji). Trzeba wiedzieć, że im bardziej złożona jest problematyka związana z automatyzacją rozwiązania, tym większy jest czas procesu jego tworzenia. Związek ten nie jest prostoliniowy, ale wykładniczy. Czas projektowania i budowy rozwiązania rośnie szybciej niż poziom złożoności problemu (Rysunek 1). Podstawowym narzędziem do projektowania jest więc podział problemu na części. Na rozwiązanie każdej z mniejszych części potrzeba zdecydowanie mniej czasu. Naturalnym podziałem problemu na części jest podział problemu według funkcji informatyki. Są one wymienione w dalszej części artykułu; jest tam również schemat projektowy, według którego projektuje się i buduje rozwiązania.

Czytaj więcej

Przejdź do

Partnerzy

Reklama

Polityka cookies

Dalsze aktywne korzystanie z Serwisu (przeglądanie treści, zamknięcie komunikatu, kliknięcie w odnośniki na stronie) bez zmian ustawień prywatności, wyrażasz zgodę na przetwarzanie danych osobowych przez EXPLANATOR oraz partnerów w celu realizacji usług, zgodnie z Polityką prywatności. Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.

Usługa Cel użycia Włączone
Pliki cookies niezbędne do funkcjonowania strony Nie możesz wyłączyć tych plików cookies, ponieważ są one niezbędne by strona działała prawidłowo. W ramach tych plików cookies zapisywane są również zdefiniowane przez Ciebie ustawienia cookies. TAK
Pliki cookies analityczne Pliki cookies umożliwiające zbieranie informacji o sposobie korzystania przez użytkownika ze strony internetowej w celu optymalizacji jej funkcjonowania, oraz dostosowania do oczekiwań użytkownika. Informacje zebrane przez te pliki nie identyfikują żadnego konkretnego użytkownika.
Pliki cookies marketingowe Pliki cookies umożliwiające wyświetlanie użytkownikowi treści marketingowych dostosowanych do jego preferencji, oraz kierowanie do niego powiadomień o ofertach marketingowych odpowiadających jego zainteresowaniom, obejmujących informacje dotyczące produktów i usług administratora strony i podmiotów trzecich. Jeśli zdecydujesz się usunąć lub wyłączyć te pliki cookie, reklamy nadal będą wyświetlane, ale mogą one nie być odpowiednie dla Ciebie.