Was ist Power Query?

Power Query ist ein Datentransformations- und Datenvorbereitungsmodul. Power Query bietet eine grafische Schnittstelle zum Abrufen von Daten aus Quellen und einem Power Query-Editor zum Anwenden von Transformationen. Da das Modul in vielen Produkten und Diensten verfügbar ist, hängt das Ziel ab, an dem die Daten gespeichert werden, abhängig davon, wo Power Query verwendet wurde. Mithilfe von Power Query können Sie die Datenverarbeitung (Extrahieren, Transformieren und Laden) ausführen.

Power Query input, transformation, and destination

Diagramm mit symbolierten Datenquellen auf der rechten Seite, übergeben power query für die Transformation und wechseln dann zu verschiedenen Zielen, z. B. Azure Data Lake Storage, Dataverse, Microsoft Excel oder Power BI.

Wie Power Query bei der Datenerfassung hilft

Geschäftsbenutzer verbringen bis zu 80 Prozent ihrer Zeit bei der Datenvorbereitung, die die Arbeit der Analyse und Entscheidungsfindung verzögert. Mehrere Herausforderungen tragen zu dieser Situation bei, und Power Query hilft ihnen, viele davon zu beheben.

Vorhandene Herausforderung Wie hilft Power Query?
Das Suchen und Herstellen einer Verbindung mit Daten ist zu schwierig Power Query ermöglicht die Konnektivität zu einer vielzahl von Datenquellen, einschließlich Daten aller Größen und Shapes.
Erfahrungen für die Datenkonnektivität sind zu fragmentiert Konsistenz der Erfahrung und Parität der Abfragefunktionen über alle Datenquellen.
Daten müssen häufig vor dem Verbrauch neu gestaltet werden. Sehr interaktive und intuitive Erfahrung für die schnelle und iterative Erstellung von Abfragen über jede Datenquelle, von jeder Größe.
Jede Formierung ist eins und nicht wiederholbar Wenn Sie Power Query verwenden, um auf Daten zuzugreifen und zu transformieren, definieren Sie einen wiederholten Prozess (Abfrage), der in Zukunft problemlos aktualisiert werden kann, um aktuelle Daten abzurufen.
Wenn Sie den Prozess oder die Abfrage ändern müssen, um zugrunde liegende Daten oder Schemaänderungen zu berücksichtigen, können Sie dieselbe interaktive und intuitive Erfahrung verwenden, die Sie beim anfänglichen Definieren der Abfrage verwendet haben.
Volumen (Datengrößen), Geschwindigkeit (Änderungsrate) und Vielfalt (Breite der Datenquellen und Datenformen) Power Query bietet die Möglichkeit, mit einer Teilmenge des gesamten Datasets zu arbeiten, um die erforderlichen Datentransformationen zu definieren, sodass Sie Ihre Daten einfach nach unten filtern und in eine überschaubare Größe transformieren können.
Power Query-Abfragen können manuell aktualisiert werden, oder indem Sie geplante Aktualisierungsfunktionen in bestimmten Produkten (z. B. Power BI) oder sogar programmgesteuert (mithilfe des Excel-Objektmodells) nutzen.
Da Power Query Konnektivität zu Hunderten von Datenquellen und über 350 verschiedenen Arten von Datentransformationen für jede dieser Quellen bereitstellt, können Sie mit Daten aus jeder Quelle und in jedem Shape arbeiten.

Power Query-Funktionen

Die Power Query-Benutzeroberfläche wird über die Power Query-Benutzeroberfläche bereitgestellt. Das Ziel dieser Schnittstelle besteht darin, die Transformationen anzuwenden, die Sie einfach benötigen, indem Sie mit einem benutzerfreundlichen Satz von Menübands, Menüs, Schaltflächen und anderen interaktiven Komponenten interagieren.

Der Power Query-Editor ist die primäre Datenvorbereitungsumgebung, in der Sie eine Verbindung mit einer vielzahl von Datenquellen herstellen und Hunderte verschiedener Datentransformationen anwenden können, indem Sie Daten vorschauen und Transformationen aus der Benutzeroberfläche auswählen. Diese Datentransformationsfunktionen sind in allen Datenquellen gemeinsam, unabhängig von den zugrunde liegenden Datenquellenbeschränkungen.

Wenn Sie einen neuen Transformationsschritt erstellen, indem Sie mit den Komponenten der Power Query-Schnittstelle interagieren, erstellt Power Query automatisch den M-Code, der zum Ausführen der Transformation erforderlich ist, damit Sie keinen Code schreiben müssen.

Derzeit sind zwei Power Query-Funktionen verfügbar:

  • Power Query Online – In Integrationen wie Power BI-Datenflüssen, Microsoft Power Platform-Datenflüssen, Azure Data Factory werden Datenflüsse und viele mehr gefunden, die die Erfahrung über eine Onlinewebseite bieten.
  • Power Query für Desktop – In Integrationen wie Power Query für Excel und Power BI Desktop gefunden.

Hinweis

Obwohl zwei Power Query-Erfahrungen vorhanden sind, bieten sie in jedem Szenario fast die gleiche Benutzeroberfläche.

Transformationen

Das Transformationsmodul in Power Query umfasst viele vordefinierte Transformationsfunktionen, die über die grafische Schnittstelle des Power Query-Editors verwendet werden können. Diese Transformationen können so einfach wie das Entfernen einer Spalte oder des Filterns von Zeilen oder wie die Verwendung der ersten Zeile als Tabellenkopf sein. Es gibt auch erweiterte Transformationsoptionen wie Zusammenführen, Anfügen, Gruppieren nach, Pivot und UnPivot.

Alle diese Transformationen werden ermöglicht, indem Sie die Transformationsoption im Menü auswählen und dann die für diese Transformation erforderlichen Optionen anwenden. Die folgende Abbildung zeigt einige der in Power Query Editor verfügbaren Transformationen.

Image showing the transformation commands under the Transform, Home, and Add Column tabs of the Power Query Editor.

Weitere Informationen : Schnellstart: Verwenden von Power Query in Power BI

Dataflows

Power Query kann in vielen Produkten wie Power BI und Excel verwendet werden. Die Verwendung von Power Query innerhalb eines Produkts beschränkt jedoch nur auf dieses bestimmte Produkt. Dataflows sind eine produktagnostische Dienstversion der Power Query-Erfahrung, die in der Cloud ausgeführt wird. Mithilfe von Datenflüssen können Sie Daten und Transformationsdaten auf dieselbe Weise abrufen, aber anstatt die Ausgabe an Power BI oder Excel zu senden, können Sie die Ausgabe in anderen Speicheroptionen wie Dataverse oder Azure Data Lake Storage speichern. Auf diese Weise können Sie die Ausgabe von Datenflüssen in anderen Produkten und Diensten verwenden.

Weitere Informationen: Was sind Datenflüsse?

Power Query M – Formelsprache

In jedem Datentransformationsszenario gibt es einige Transformationen, die nicht auf optimale Weise ausgeführt werden können, indem der grafische Editor verwendet wird. Einige dieser Transformationen erfordern möglicherweise spezielle Konfigurationen und Einstellungen, die die grafische Schnittstelle derzeit nicht unterstützt. Das Power Query-Modul verwendet eine Skriptsprache hinter den Kulissen für alle Power Query-Transformationen: die Formelsprache Power Query M, auch als M bezeichnet.

Die M-Sprache ist die Datentransformationssprache von Power Query. Alles, was in der Abfrage geschieht, wird letztendlich in M geschrieben. Wenn Sie erweiterte Transformationen mithilfe des Power Query-Moduls ausführen möchten, können Sie den erweiterten Editor verwenden, um auf das Skript der Abfrage zuzugreifen und sie wie gewünscht zu ändern. Wenn Sie feststellen, dass die Benutzeroberflächenfunktionen und Transformationen nicht die genauen Änderungen ausführen, die Sie benötigen, verwenden Sie den Erweiterten Editor und die M-Sprache, um Ihre Funktionen und Transformationen zu optimieren.

let
    Source = Exchange.Contents("xyz@contoso.com"),
    Mail1 = Source{[Name="Mail"]}[Data],
    #"Expanded Sender" = Table.ExpandRecordColumn(Mail1, "Sender", {"Name"}, {"Name"}),
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Expanded Sender", each ([HasAttachments] = true)),
    #"Filtered Rows1" = Table.SelectRows(#"Filtered Rows", each ([Subject] = "sample files for email PQ test") and ([Folder Path] = "\Inbox\")),
    #"Removed Other Columns" = Table.SelectColumns(#"Filtered Rows1",{"Attachments"}),
    #"Expanded Attachments" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns", "Attachments", {"Name", "AttachmentContent"}, {"Name", "AttachmentContent"}),
    #"Filtered Hidden Files1" = Table.SelectRows(#"Expanded Attachments", each [Attributes]?[Hidden]? <> true),
    #"Invoke Custom Function1" = Table.AddColumn(#"Filtered Hidden Files1", "Transform File from Mail", each #"Transform File from Mail"([AttachmentContent])),
    #"Removed Other Columns1" = Table.SelectColumns(#"Invoke Custom Function1", {"Transform File from Mail"}),
    #"Expanded Table Column1" = Table.ExpandTableColumn(#"Removed Other Columns1", "Transform File from Mail", Table.ColumnNames(#"Transform File from Mail"(#"Sample File"))),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Expanded Table Column1",{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}, {"Column4", type text}, {"Column5", type text}, {"Column6", type text}, {"Column7", type text}, {"Column8", type text}, {"Column9", type text}, {"Column10", type text}})
in
    #"Changed Type"

Weitere Informationen: Power Query M-Formelsprache

Wo können Sie Power Query verwenden?

In der folgenden Tabelle sind Microsoft-Produkte und -Dienste aufgeführt, in denen Power Query gefunden werden kann.

Produkt M Engine1 Power Query
Desktop2
Power Query
Online3
Dataflows4
Excel für Windows Ja Ja Nein Nein
Excel für Mac Ja Nein Nein Nein
Power BI Ja Ja Ja Ja
Power Apps Ja Nein Ja Ja
Power Automate Ja Nein Ja Nein
Power BI-Berichtsserver Ja Ja Nein Nein
Azure Data Factory Ja Nein Ja Ja
SQL Server Integration Services Ja Nein Nein Nein
SQL Server Analysis Services Ja Ja Nein Nein
Dynamics 365 Customer Insights Ja Nein Ja Ja
1M-Modul Das zugrunde liegende Abfrageausführungsmodul, das Abfragen ausführt, die in der Power Query Formelsprache ("M") ausgedrückt werden.
2Power Query Desktop Die Power Query Erfahrung in Desktopanwendungen.
3Power Query Online Die Power Query Erfahrung in Webbrowseranwendungen.
4Dataflows Power Query als Dienst, der in der Cloud ausgeführt wird und produktagnostisch ist. Das gespeicherte Ergebnis kann in anderen Anwendungen als Dienste verwendet werden.

Siehe auch

Datenquellen in Power Query
Abrufen von Daten
schnellstart Power Query
Formen und Kombinieren von Daten mithilfe von Power Query
Was sind Dataflows?