Сборка таблиц из разных файлов Excel с помощью Power Query

Очень полезная статья, большое спасибо.

Николай, отлично, что вы добрались до чудесного PQ!
Важное замечание - для 2010 эта надстройка тоже работает! Установочный файл тот жеще,  что и для 2013

Полез уточнить - точно, с 2010 уже можно ставить. Спасибо, Максим - сейчас поправлю в статье

За исключением Office 2010, установленного в Windows XP

Спасибо. Power query есть для Excel начиная с 2010 года.

Спасибо, сейчас подправлю. Владельцы старых версий обрадуются

Очень удобная вещь! Спасибо, Николай!
Подскажите пожалуйста, возможно ли подобным образом собирать данные не только из отдельных файлов, но и из папок. Объясню. Коллеги разносят файлы по папкам 01 Январь, 02 Февраль, и т.д. При этом важно чтобы данные обновлялись
Спасибо.

Сергей, все совершенно так же. Указываете для сбора верхнюю папку в иерархии и Power Query соберет все файлы из всех подпапок автоматически.

Николай, спасибо большое за оперативный ответ! Действительно все работает. В процессе применения данной волшебной функции возник вопрос: при сборе данных возможно ли каким-нибудь образом установить исключение повторов и еще -  из одинаковых строк выбрать строку с максимальным значением определенного критерия?
Спасибо.

Надстройки Power (Query / Pivot / View) для Excel это хорошие инструменты уровня Self-Service BI, которые продвинутый аналитик может эффективно использовать в своей работе.8)

Николай, спасибо за отличный пример – использования функции для обработки файла, при загрузки из папки! Буду ждать видео к данной статье!

Если интересно, в качестве альтернативы данную задачу можно решить без функции, на эту тему рекомендую посмотреть видео от коллеги по вашему цеху: https://www.youtube.com/watch?v=tODq6yRVZl8

Еще, как правило, есть проблема в Power Query, что путь к файлам/папкам фиксируется в запросе, но это тоже решается – можно создать динамический путь примерно так: = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="tPath"]}[Content]{0}[Path]

Если нужно будет кому-то, вот одно из видео на эту тему: https://www.youtube.com/watch?v=kRB6O2qxsIc

Вообще возможности ExcelЯ c надстройкой Power Query вдохновляют!

Например: долгожданные SQL JOIN-ы таблиц теперь можно делать с помощью Power Query. В ближайшее время планирую сделать статью и видео на эту тему и выложить себе в блог: http://biweb.ru/blog

Спасибо!

Кстати уже давно написал: Операторы слияния таблиц SQL JOIN в Excel | Power Query

Я работаю в Excel  13 у меня все получилось за исключением наз Месяцев данная вкладка не вылазиет нет её.
А так все очень круто запросы действиетльно очень полезные.

Здравствуйте,
подскажите, пожалуйста, а как в шапке отобразить значки типа данных ('ABC', календарик, 'ABC 123') ?

А у вас какая версия Excel?

Excel 2016

Здравствуйте!
1. Николай, у вас в тексте написано: "первая строка (filepath)=> превращает нашу процедуру в функцию с аргументом filepath..", а на видео  вместо filepath указано filename.
2. Exel 2016 и тоже не показывает как у вас в шапке значки типа данных ('ABC', календарик, 'ABC 123')
3. а если такую функцию внедрить в Plex, на подобие плюшки в Plex "Сборка листов"?

Николай, помогите пожалуйста. выпадает вот такое сообщение
[DataFormat.Eror] Не удалось выполнить синтаксический анализ входных данных, представленных в качестве значения даты.
подскажите пожалуйста как устранить данную проблему.

такой же вопрос

Николай, а где книга Мастер формул?

Выложил в раздел КНИГИ, можно брать

Спасибо за ответ. Купил уже, дня три как. Я такой радый!)

Ура! Теперь надо обязательно ставить обновление от Января 2017. Вот что пишут:

Enhanced “Combine Binaries” experience when importing from any folder

Before this release, users could combine Text or CSV files only. The combine would not work for any other supported file formats (such as Excel Workbooks, JSON files, etc.), and it would not account for transformations required on each file before combining them into a single table (such as removing the first row with header values).

With this release, we enhanced the “Combine Binaries” experience when importing from any folder so that:

• Excel analyzes the input files from the Folder query and detects the right file format to use (i.e., Text or Excel Workbook).
• Users can select a specific object from the list (such as a spreadsheet name) to use for data combine.
• Excel automatically creates the following entities
  

https://blogs.office.com/2017/02/08/january-2017-updates-for-get-transform-in-excel-2016-and-the-power-query-add-in/

Теперь вроде как можно радоваться и хлопать в ладоши, т.к. теперь не нужно извращаться с изменением кода вручную.

Однако (на моей работе) при выгрузке файлов из 1С в формате .xlsx, Power Query всё равно не может их проглотить, пока просто не пересохранишь файл в самом Excel (открыть файл, сохранить, закрыть).

Твою дивизию! Только что поставил обновление и попробовал: все файлы загрузились на раз напрямую без функции - в два щелчка. Офигеть. Они делают апдейты быстрее, чем я пишу статьи

Спасибо, Василий! You made my day!

Простите за вопрос. А что принципиально поменялось (улучшилось) после этого обновления?
как теперь лучше решать эту задачу?

Не нужно корректировать запрос на языке М, чтобы превратить его в функцию. Т.е. Шаги 1 и 2 не нужны, можно сразу с шага 3 начинать - и все ОК.

Огромное спасибо за статью, как раз тему осваиваю.
А можно в студию версию сборки Excel 2016 после установки январского обновления?

В смысле? Перезаписать видео?

Нет, просто, написать в сообщении какая у вас теперь версия Excel стала после установки январского обновления в разделе "О программе". У меня сейчас установлена версия офиса 16.0.4266.1001. Мне это нужно для описания АйТишникам на работе, до какой версии мне надо офис обновить.

Я это делаю с помощью надстройки Plex:
1.Сборка листов
2.Собрать на итоговый лист
Остается только через фильтр удалить заголовки...

Это да Но PLEX:

• будет собирать дольше
• не умеет обновлять собранные данные (нужно будет пересобирать)
• не умеет запоминать цепочку действий по причесыванию данных
  

Так что Power Query в этом вопросе однозначно круче.

Зато PLEX умеет разбирать одну таблицу по разным листам, а PQ - пока нет

Николай, добрый день

Подскажите а как быть когда при добавлении в папку нового файла с данными, при обновлении запроса Query задваиват данные

Николай, доброго времени суток. Прошу уточнить: на видео при внесении поправок в расширенном редакторе Вы вписываете filename, а в описании данного примера -filepath. Это не ошибка? Спасибо

Олег, это просто имя переменной - оно может быть абсолютно любым, хоть ABCD. Главное, чтобы в первой строке и в аргументе File.Contents они совпадали.

Николай, добрый день. Не подскажете - имеется ли где информация/инструкция как подключаться к Базам данных. Например если 1с базируется на SQL Servere. Я тестово пробовал с IT специалистом провести подключение, однако инструментарий PQ почему то не принимал учётные данные, пробовали обойти - выдаёт ошибку подключения.

Николай, можно сделать гораздо проще, без запроса.
Таблица

Так стало возможно только после январского-2017 обновления Power Query - почитайте комменты выше, уже писали про это

этот прием я нашел на видеоот 04.06.2016 (с 30:47), при чем тут январское обновление

Кнопка "Развернуть" на столбце с Binary раньше работала только для импорта CSV файлов, не XLSX. Разворачивать-подставлять содержимое Excel-книг с выбором конкретного листа стало возможным только после январских обновлений Power Query - гляньте их официальный блог.

Николай, добрый день.
Случайно не подскажете, как с помощью vba кода потом удалить все запросы из полученной книги?
Макрорекордер не чирикает...

Уже нашел, спасибо.
Вот такой код:

Имя запроса можно легко посмотреть и вставить в код.

 Подскажите пожалуйста, сделала все по инструкции -  однако не загружаются на самом последнем этапе все данные и выходит вот такая ошибка: [Dataformat Error] Внешняя таблица не имеет предполагаемый формат

Во всех файлах дали одинаковое наименование листу для выгрузки. Что-то все ранво не так.

заранее огромное спасибо за помощь

Не видя файлов, сказать невозможно. Совет один - проверяйте файлы. Может быть столбцы по-разному называются или перставлены, возможно есть скрытые столбцы или строки.

Я правильно понимаю,  листы должны иметь одно имя? А что делать если в папке таблицы одинаковые, а листы с разными именами?

А как Power Query поймет какой именно лист вам нужен? Телепатически?

Вопрос актуален
Есть какой-то способ обращения к листу не по его названию, а по номеру? Как в VBA.

Решение найдено.
Имя листа можно передавать вторым параметром
(filepath, shname) =>
Предварительно в этой же таблице с путями, отдельной колонкой можно завести имена листов.

Добрый день!
Подскажите, пожалуйста, как это сделать (я имею в виду отдельной колонкой завести имена листов).
В Query нет функции "номер листа".

Дело в том, в моей тысяче файлов порядковый номер листов, с которых нужно собирать данные, всегда одинаковый, но имена листов различаются.

https://www.planetaexcel.ru/techniques/24/2152/#11903

Уже скорее всего не актуально, но мало ли:)

Добрый день, Эльдар. Подскажите пожалуйста каким образом Вам удалось собрать листы с разным именем? Что значит "Имя листа передавать вторым параметром"?
Спасибо.

https://www.planetaexcel.ru/techniques/24/2152/#11903

Кстати, заметил такое, что в Power Query не выходит заранее задать взаимосвязи между кучей таблиц и надергать в один запрос данные из десятка взаимосвязанных источников, как я привык это делать в Access. Учитывая что я только начал, может я куда-то не туда смотрю и такой функционал имеется?

Все ваши таблицы добавляете через PQ в модель данных и в power Pivot  через представление данных в виде диаграммы связываете таблицы добавленные через PQ  как надо. Потом можно построить сводную таблицу. Конкретнее смотрите тут и тут. Удачи.

Спасибо!

1. в самом начале правки, где добавляем столбец с месяцем, можно ли прописать формулу в новом столбце для обработки данных в другом? не могу найти такого функционала. есть вызов настраиваемой функции, но форма не дает мне выбрать функцию
2. можно ли настроить автоматическое обновление сборной таблицы? или каждый раз при добавлении файлов нужно обновлять вручную?

1. Можно добавить вычисляемый столбец с формулой
2. Насколько я знаю, да - надо руками обновлять.

у меня только
-пользовательский столбец
-вызвать настаиваемую функцию
-условный столбец
-столбец индекса

мне нужна функция поиска, нигде из этих столбцов я не могу ее описать
вычисляемого столбца не нашел

Николай, добрый день! Подскажите пожалуйста как добавить столбец и внести во все его строки значение из единственной ячейки в заголовке таблицы (своего рода абсолютная ссылка)?
Спасибо.

Добрый день! Скажите, пожалуйста, есть ли возможность сослаться на несколько листов одного файла одновременно?
Спасибо!

Павел, доброе время суток!!! Одни ваши видео уроки мне позволили подняться на несколько голов выше тех, кто получает деньги за работу с Excel,  при этом не умеют работать с ним и вообще не представляют, что Excel  это не тетрадка в клетку и без полей, а нечто большее!!!
Спасибо большое!!!
У меня Excel 2016
Я работаю со штрихкодами (12цифр), для удобства я ставлю формат Дополнительный(табельный номер), отчёты мне приходят ежедневно и хочу собрать их в один файл с помощью Power Query.
И возникает проблема.
Первый  столбец – вводятся данные с помощью сканера штрихкодов и они переносятся корректно.  
Второй Столбец образуется из первого по формуле «ВПР»  и «Еслиошибка» (появляется значение «продан»).
Вот с ним и возникает проблема, данные переносятся не корректно, а именно округляются :
122040897832 - 122040897830
118060007467 - 118060007470
155050192073 - 155050192070

И так далее…

И вопрос №2,
Power Query – делает свою «умную таблицу», а я хотел бы что бы он переносил данные в мою «умную таблицу» где уже прописаны формулы в дополнительных столбцах  и идёт сразу же обработка этих данных.

Помогите пожалуйста!!!

Сделал в этих же файлах, но с маленьким объёмом данных - получилось всё чётко!!! где-то лажа с большими файлами, завтра буду снова их полдня "мурыжить" !!! ))) думаю всё получится!!! )))

1. Попробуйте текстовый формат
2. Или писать ваши формулы рядом с умной таблицей PQ или вытаскивать данные из таблицы-результата в вашу функциями типа ВПР (VLOOKUP).

Доброго времени суток! Скажите, пожалуйста, можно ли использовать несколько источников данных для одной книги? Например, "связать" несколько листов одной книги с различными базами данных.

Да, конечно. Сделайте несколько запросов в одной книге - без проблем.

Добрый день! Работает ли PQ, если некоторые столбцы в каком-нибудь из файлов скрыты? сгруппированы?

Скрытие не помешает, а вот группировка - это проблема. Особенно - в шапке таблицы.

Подскажите пожалуйста. У меня Excel 2010. Установил надстройку PQ. При выполнении шага 1. в момент импорта первого файла в качестве образца все зависает и висит пока не убьешь процесс...  в чем может быть дело?
сразу оговорюсь, что таблица сложная много сгруппированных строк и столбцов в шапке, также есть формулы сумм в некоторых столбцах. И количество строк порядка 1500 шт.

Николай, добрый день!
Если есть время помогите или направьте в нужном направлении. Есть файл банковских операций до 01.05. и файлы обновлений. Слияние на один лист, к примеру "Альфа", исходного файла и обновлений из папки я настроил. Теперь пробую сделать так чтобы информация на листе "Альфа" сохранялась даже при удалении выписок, т.е. чтобы конечный лист помнил свое текущее состояние и обновлялся только в случая поступления новых выписок. Power Query такое конечно позволяет делать результат мне выгружает в новый лист, так как выгрузка в текущую таблицу данных запрещена.
Спасибо!

Николай, добрый день.
Подскажите, как можно сделать слияние, если во всех файлах отличается имя листа (каждый раз генерится новое имя) а структура данных абсолютно одинакова. Я так понимаю нужно делать 2 запроса и превращать их в функцию: 1-й для файла, 2-й для имени книги и подставлять их в итоговый большой запрос?

В двух словах не объяснишь.
Но идея в том, что надо сначала собрать сами файлы в Power Query, а потом применить к ним функцию =Excel.Workbook(), чтобы вытащить из каждого весь список листов (независимо от их имен).
А потом уже разворачиваем содержимое листов и работает с данными.
Как-то так, если на пальцах.

Вот и мне пришлось столкнуться с той же проблемой и судя по запросам у многих эта проблема есть - как собирать из папки если название листов разное. Гугление привело к достаточно простому решению.

На примере кода из статьи, на втором шаге:
Меняем на -

В итоге, перебирая файлы из папки, Ексель не ищет лист и таблицу на нем по названию, а просто забирает первый лист и первую таблицу на нем. Если вместо 0 поставить 1, то соответственно второй и так далее.

Если собирали с помощью функции "из папки", то после создания, перейдите в редактор ПоверКвери, на шаг "Преобразовать файл" и в коде исправьте на:
Николай, если вас не затруднит, возможно стоит добавить этот метод в статью. Спасибо.

Добрый день! Подскажите пожалуйста, у меня возникла проблема после того как добавила пользовательский столбец. У меня пишет в строчках этого столба Error: Не удается преобразовать значение Binary в тип Function.
Подскажите что неправильно сделала?
Excel 2013

https://www.youtube.com/watch?v=1yXhDmjmj7k&list=PL84ESW5WdEfJkFpuhLHO_uAvX0-h3QxB1
Здесь много вариантов применения PQ. Все очень подробно.

Доброго дня!
Прошу помощи...при добавлении пользовательского столбца, прописав формулу, не активируется кнопка "Ок" и указывается что "Определение формулы не завершено". Отчеты скачал из данного примера и пробовал другие.
Пробовал и формулу "=Excel.Workbook([Content])" тоже самое... не активируется "ок" и "определение формулы не завершено".
Почему? Что не так?(((((
Excel 2013 и 2010...

Явно проблемы с самим Power Query. Я бы накатил все обновления на Excel и переустановил Power Query для начала.

Как можно добиться названия месяца на языке отличающемся от системного?
Например названия месяцев на русском и английском

Добрый день, Sergii!

Я бы сделала дубликат столбца, и заменила бы Январь на January, Февраль на February и т.д. итого 12 раз

Как вариант, можно сделать таблицу-справочник по датам, где в первом столбце будут даты на русском, а во втором на английском. И затем объединить запросы через команду Главная - Объедиить запросы.

Добрый день!

Спасибо за статью, у меня все получилось.
Единственное - я бы хотела чтобы Power Query вставил данные начиная с определенной строки, например, начиная с 7-ой строки. Как это реализовать? Подскажите, пожалуйста!

Тогда при выгрузке из Power Query в Excel лучше воспользоваться командой Главная - Сохранить и загрузить - Сохранить и загрузить как.
Дальше будет окно, где можно выбрать на какой лист выгрузить и начиная с какой конкретно ячейки.

Здравствуйте, Николай. А можно поподробнее? Задача собрать таблицы без "шапок", шапки одинаковые, на определенное количество строк. Таблицы нужно объединить, начиная с определенной строки. Это возможно?

Добрый день, Николай!
Я добавляю папку. В нем файлы и в них много листов. Как указать конкретный лист? Не осилил, прошу Ваш подсказать

Никита, на Шаге 1 на первом же скриншоте выбирается лист Продажи - это и есть выбор листа, который будет импортироваться из всех книг.

спасибо, получилось.

Николай, добрый день! Классный урок.
Как можно обойти ошибку доступа к файлам EXCEL, при обновлении запроса, если один или несколько файлов открыты и на них нет группового доступа, а также закрывать файла нельзя. Может быть можно дописать в функцию команду как для обработки run-time ошибок в VB?.

Погуглите конструкцию try ... catch языка М - возможно, это то, что вам нужно.

Добрый день!
Спасибо за статью. Николай, подскажите, а с группировкой строк в исходных файлах совсем ничего не поделать? У меня выгрузки из базы данных сгруппированы по строкам и файлов достаточно много. Приходится заходить  в каждый и разгруппировывать..

Инна, Power Query при импорте группировку, скрытые и отфильтрованные строки не должен видеть - он берет все содержимое листа как есть. Так что разгруппировывать, по идее, не надо.

Да, действительно. Оказалось, что помешала группировка листов(!), а не строк в таблице

Добрый день! Похожая проблема - в книге эксель выгружаемой из 1с скрыты первые 7 строк - и запрос выдает ошибку данных [Binary]. Не знаю что делать

У меня есть 2 вопроса буду рад если ответите.

1) А если файлы в разных папках можно как нибудь их собрать одним запросом используя относительный путь к папке типа - = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="_001_path_spiski"]}[Content]{0}[ Path]
? Или только каждую таблицу вытаскивать на отдельный лист а потом их все  обьеденять?

2)
В готовую таблицу на основе запроса power query нужно добавить новые столбцы которые должны забиваться вручную!!!!
Важно в исходной таблице из которой брал данные запрос power query этих столбцов нет и быть не должно.
Осуществимо ли это?

Добрый день!

1) Если по файлам >1млн строк, то загрузить их все можно в PowerPivot только? Можно ли раскидать по листам Excel не фильтруя-разделяя на 2 и более запроса/-ов внутри PQ.
2) Можно ли через PQ получать количество строк по каждому из файлов? Есть список файлов, напротив каждого получить количество строк по содержимому.

Добрый день! Подскажите пожалуйста, у меня такая задача:
есть куча однотипных файлов Эксель, в них есть слово итого и есть сумма. Нужно посчитать общую сумму всех этих "итого"
есть ещё поле дата (которая везде указана в разных форматах) вот очень желательно чтобы сумма считала за конкретный месяц. Я прочёл описание по Power Query, но не смог его установить. Установщик выдает следующее сообщение:
"Для Microsoft Power Query для Excel (x64) требуется 64-разрядная версия Microsoft Excel 2010 с пакетом обновления 1 (SP1) или Microsoft Excel 2013. Сначала установите 64-разрядную версию Microsoft Excel 2010 с пакетом обновления 1 (SP 1) или Microsoft Excel 2013."
У меня следующие ТТХ:
Windows 10 PRO
Exel 2016  в списке надстроек я не нашёл Power Query.

Буду благодарен за ответ!

В Версии Excel 2016  Power Query  устанавливать не нужно.  Он идет "из коробки". Смотреть на вкладке Данные-Скачать и преобразовать или вкладка Данные-Получить и преобразовать Далее как на видео в начале статьи. Успехов в освоение удивительного и могучего инструмента.

Если у Вас нет возможности использовать PowerQuery, можете использовать бесплатную надстройкуMerge and Totals

Николай, подскажите:
1. Собирая данные из отдельных Книг в одной папке на сетевом диске - будет-ли PQ работать, если один или несколько исходных файлов открыты на удалённых компьютерах, при условии, что после каждого внесения изменения будут сохранять внесенную информацию.
2. Корректно ли работает PQ во всём диапазоне EXCEL? При каждом обновлении информации PQ проверяет все таблицы или в ней есть алгоритм, который не рассматривает старые значения, а вносит лишь новые?
Спасибо!

Николай, здравствуйте!
У меня в одном столбце данные в виде дат и текста, при сборке таблиц из нескольких файлов PQ уделяет данные из этого столбца. Подскажите как это исправить.

Здравствуйте!
Николай, подскажите пожалуйста, а как можно победить ограничение в 1 000 строк в фильтре столбца в PQ? Если это конечно не секрет?

спасибо

спасибо

Кто-нибудь знает как обновить Power Query 2016, пишет что у меня не последняя версия...э

Спс, мне очень помогло

Использовал успешно PQ для преобразования таблиц и столкнулся с задачей склеить несколько файлов в один. Следуя этому алгоритму на 3 этапе загружается корректно только файл, загруженный на 1 этапе. Ошибка: Expression.Error: The key didn't match any rows in the table

Не подскажете, что можно сделать?

Добрый день, Николай!
Возможно ли изменить уже записанную функцию? Или надо все заново делать?
Поняла, что удалила некоторые колонки, которые в целом могут понадобиться в будущем для сводной таблицы.

Уже нашла

Добрый день, Николай!
После склейки столбцов с путем и именем в новом столбце для всех книг кроме одной (той с которой на первом этапе делали настройки) вместо "table" пишет ошибку "error"
В запросе "" произошла ошибка. Expression.Error: Ключу не соответствует ни одна строка в таблице.
Сведения:
   Key=Record
   Table=Table.
В чем может быть причина?

Не видя ваших исходных файлов и запроса - сказать невозможно. Миллион причин разных.

Добрый день,

Настроила power query для нескольких файлов. Доступ в папки и файлы открыт для всех сотрудников. Но папки и файлы хранятся не на общем сервере, доступ открыт через dropbox. Соответственно, адрес линка у каждого сотрудника отличается.
C:\Users\имя сотрудника\Dropbox (название компании)\название папки\сам файл

Все прекрасно работает, НО только с моего компьютера. Пока я не внесу обновления, ни один сотрудник не увидит обновления и также не может вносить никакие данные, тк они все равно не попадут в сводный файл, тк линки с других компьютеров не работают. Это и понятно, тк адрес ссылки отличается по имени. К тому же постоянно выскакивает уведомление, что линки не найдены.

Подскажите, как быть, наверное, можно как-то настроить  и изменить адрес source, чтобы другие коллеги могли не только видеть последние обновления, но и также работать с файлами и вносить изменения.

Заранее благодарю

Екатерина

Добрый вечер. Делаю все по инструкции, запрос создал, когда хочу подгрузить с источника возникает ошибка. Ссылка скриншота https://dropmefiles.com/Evnuj

Ну, вот и подошёл я к пределу возможностей Power Query : всего-то ему нужно 3 (три!) файла собрать в одну таблицу, а он мне выдаёт OutOfMemory .

Да и объёмы-то несильно большие этих файлов: один 49,9, другой 36,6, а третий 47,4 мега всего... Вот пытаюсь их Повером этим собрать, а он "падает"... Да и таблички там несильно здоровые: 341 столбец на максимум 64300 строк.
Придётся отдельно с каждым файлом возиться

Всем привет,
Насколько я понимаю данный подход может работать в одном файле с разными вкладками. Но если вкладки имеют различные названия, как поставить переменную имени вкладки в функцию?

посмотрите https/www.youtube.com/watch?v=e5l2NSdl_Z8

Все бы хорошо с консолидацией из папки, огорчает, что при переименовании Source.Name например, при использовании в качестве заголовков первой строки, в шапку переходит название файла. Если этот файл из папки удалить или добавить файл с именем, который по алфавиту следует ранее чем первый, получаем ошибку...Запрос не находит имя файла и все - крах консолидации!

Здравствуйте Уважаемый Николай. Подскажите а можно ли примерно таким же образом менять заранее подготовленные веб-запросы ? вот пример:
let
   Источник = Json.
  in
   #"Измененный тип"

можно ли как то в полуавтоматическом режиме вводить данные в поле веб запроса, чтобы каждый раз не менять?

Посмотрите, плиз, статью про параметризацию путей в Power Query - то же самое можно и с веб-запросами делать.

Использование функции и обновление.
Не зависимо от обновления PQ позволяет собрать данные из книги или из папки.
А если в книгах подлежащих консолидации может быть разное количество листов?
Для приведенного примера: Продажи, Продажи2011, Продажи2012 ... и т. д
Запросом к книге собираю все листы имеющиеся в книге (путем незначительной корректировки запроса к одному листу, что описано например в ютубе).
Затем по приведенной методике делаю функцию, которая собирает все листы в книге.
Затем запросом к папке с подстановкой функции собираю все книги в папке.
Результат - сборка всех книг из папки и всех листов из этих книг.
Исходные листы д.б. таблицами, иначе при консолидации диапазонов надо будет как-то удалять лишние строки с заголовками.

Для чего проставляется флажек add this data to the data mode привыгрузке данных, собранных в Power Query, в таблицу?
Потом из этой таблицы строится Pivot. Может да данном этапе надо проставлять флажек add this data to the data mode?

Этот флажок нужен для загрузки результатов запроса в надстройку Power Pivot (а не в обычную сводную таблицу).

Добрый день!

Подскажите, пожалуйста, возможно ли после загрузки запроса, сделать дополнительный столбец для ручного заполнения, чтобы при обновлении запроса, введенная информация была привязана к своей строке?

Самый простой вариант - подтянуть нужные данные к результатам выгрузки той же функцией ВПР (VLOOKUP).

Николай, подскажите, пожалуйста, можно ли "зафиксировать" ширины столбцов в итоговой таблице? То есть, получается так, что после того, как собраны все данные, таблица отформатирована (установлены ширины столбцов, при необходимости в заголовке установлено "Переносить текст" и т.д.), при обновлении данных всё это "рушится": ширины столбцов увеличиваются непомерно.

Юрий, попробуйте щелкнуть правой по таблице с результатами запроса на листе - Таблица - Свойства внешних данных и поиграть с галочками в группе отвечающей за форматирование.

Браво!
Бис!
А ларчик просто открывался. Когда знаешь, тогда всё легко
СПАСИБО!!!

А чего мой комент удаляют?

Это полезный материал, но я просил помочь с проблемой=>

В запросе "" произошла ошибка. Expression.Error: Ключу не соответствует ни одна строка в таблице.
Сведения:
   Key=Record
   Table=Table

Хотя все делал по написанному  

Удаляю, потому что в нём нет смысла. Если бы делали "по написанному", то все бы работало. Если не работает - значит что-то делаете не так, логично? Но понять, что именно вы делаете неправильно из вашего комментария или приведенной ошибки нереально.
Хотите качественной помощи - пришлите мне ваш файл с ошибочным запросом на почту или спросите на форуме (приложив, опять же, файл).
ОК?

Добрый день! Николай, спасибо за урок!
Помогите, пожалуйста, понять почему PQ загружает только первые 100 строк из исходного листа+1 строка шапка, а 102 строка - многоточие. Т.е. показывает, что данные есть но больше 100 строк не загружает.

Наталья, не видя вашего файла с исходными данными и вашего запроса - не смогу сказать. Шлите на почту - посмотрю как будет минутка, ОК?

Подскажите, пожалуйста, есть ли возможность подобным образом, имея фиксированное количество строк, добавлять условные "города" по столбцам?
В этом примере получается, есть фиксированное количество столбцов и города по строкам (т.е. наоборот, сделать транспоринирование)

Добрый день. Подскажите, пжлст, у меня MS Office 2019 Pro, но почему то в редакторе отсутствует доп.контекстное меню для "Месяца" и я не могу получить из колонки Дата название месяца (как описано в статье), далее нет значков для колонок для быстрого определения формата. Это зависит от версии редактора? Как-то нужно его обновить?
И вопрос № 2, подскажите, пжлст, как получить текстовое название месяца из колонки Дата без меню (ну т.е. имею в виду код).
Спасибо!

Да, вам нужно обновить Power Query - для этого просто нужно обновить весь Excel через Файл - Учетная запись - Обновить.
Если формулой, то будет =Date.ToText(колонка_с_датой, "MMMM")

Приветствую всех!
В одном файле появилась проблема: при обновлении данных в PQ и в сводных таблицах выскакивает сообщение "Нам не удалось загрузить модель данных. Возможно, модель данных в этой книге повреждена." И больше никаких сведений. При этом само обновление после нажатия кнопки Ок в этом сообщении дальше проходит успешно (?), но, может быть, что-то не так обновляется?
Где нужно покопаться, чтобы найти это самое "повреждение"?

P. S. Хорошо, что делал резервные копии этого файла. При использовании резервной копии такое сообщение не появляется.

Добрый день, подскажите Вы нашли ответ на Вашу проблему?! У меня такая ж проблема. Спасибо.

Да, решил с помощью форума. PQ в этом был не виноват. Это в Сводных у меня был косяк. А ввиду того, что при обновлении данных через PQ обновлялись и данные на других листах и на этом листе через формулы, выскакивало это сообщение.

Добрый день!
При попытке создать пользовательский столбец, выдает ошибку:
"Ошибка выражения :Имя "getData" не распознано. Убедитесь, что оно написано верно"
Формула:  =getData([Folder Path]&[Name])

Вопрос снят, я разобрался;)

Добрый день!
Подскажите, пожалуйста, как изменить универсальный запрос getData из инструкции, чтобы помимо любой книги из указанной папки, он так же распознавал лист с любым названием из той или иной книги, с целью избежать ошибки, уже озвученной ранее на данном форуме, а именно:Заранее большое спасибо за ответ

Нашла ответ самостоятельно о том, как решить данную проблему:
Ее можно наглядно увидеть по ссылке
После применения данного шага на этапе формирования запроса "GetData" Error в Пользовательском столбце пропадает.
Вызвана она, скорее всего, в большинстве случаев именно привязкой к названию листа, с которого запрос считывает наши данные.

Добрый день!
Подскажите, пожалуйста, какой именно шаг нужно применить.
Моя проблема в том, название листов, с которых нужно собирать данные, отличаются, При этом порядковый номер листа всегда одинаковый.

Как можно сделать тоже самое только с файлами csv?

Кстати, Николай, случайно наткнулся на интересный фокус как преобразовать запрос в функцию чисто мышиным клацаньем без использования расширенного редактора. На форуме выкладывал описание. При этом создается функция, в которой текст кода связан с исходным запросом, т.е. когда меняешь текст запроса, меняется и сама функция. Для отладки сложных функций очень удобный инструмент.

Николай, добрый день!
Ранее был создан запрос из папки и все отлично работало, но стоило в папку добавить файл с идентичной таблицей, как запрос перестал работать.
Пишет ошибку: "В запросе "" произошла ошибка. Expression.Error: Столбец "Column9" таблицы не найден.
Сведения:
   Column9"
Что изменилось после добавления новой таблицы?
Заранее спасибо.

День добрый!
Функционал полученный при помощи PQ будет работать только если на ПК пользователя в EXCEL так же имеется данная надстройка?

Добрый день!
Спасибо за статью!
Подскажите пожалуйста, что конкретно нужно прописывать на этапе, когда добавляем пользовательский столбец, вместо getData([Folder Path]&[Name])

Я прописываю например: getData([C:\Users\Desktop\Выверка данных по выгрузкам]&[Москва]), то есть ([путь к файлу]&[имя файла])

Мне выдает ошибку синтаксиса : Недопустимый идентификатор

Буду признательна за помощь

getData([тут вписывается имя столбца с адресом к фаилу(folder path ]&[тут имя столбца с названием фаила (name)], и все будет работать.

Как сделать так, чтобы в собранной таблице отображалась дополнительная колонка "Date created"?

Сделать второй запрос в виде подключения с именами файлов и Создать запрос/Объединить запросы, назначить столбец с именем файла основой для объединения

Как в Power Query при сборе данных из нескольких фаилов сделать чтоб имя фаила стало названием столбца и таблица формировалась из разных фиалов в разные столбцы? В исходном фаиле есть след информация которую нужно вытянуть в таблицу: дата/время/данные/данные/. При формирование отчета через Power Query из нескольких файлов все данные из всех файлов формируются в 5 столбцов: имя файла/дата/время/данные/данные/ и данные из файлов идут друг за другом.

В экселе столбец  - с датами, после размещения в PQ - даты в текстовом формате и с часами минутами все как было в исходном файле эксель. После назначения в PQ столбцу формат даты - содержимое пропадает. В чем может быть причина?

Всем добрый день. Задача стоит проще, собрать таблицу, не совсем похожую в разных файлах, в отдельных файлах, в одну книгу на одном листе. Без обновлений информации  и т.п., просто все в кучу, таблица за таблицей подряд. Чтото по данному примеру не получается. Если делать просто запрос из папки и выбрать например пару файлов, т.е. в папке есть всего 2 файла, то при открытие, в первом столбце CONTENT со значениями Binary  нажать  на значок ↓↓ то отображаются данные из этих 2 таблиц корректно, если выбрать больше файлов, то отображение некорректное, все столбцы файлов сливаются в один столбец и разделяются ; . Подскажите что нужно настроить в данном случае? Речь идет об ОФИС 2016. в 2010 с помощью Power Query, получалось, только там  открывается окно перед отображением таблицы и в этом окне выбирается файл из всей кучи в котором больше столбцов и по примеру него собираются всев одну таблицу. Что нужно сделать в 2016 чтобы результат был нужный? Надеюсь объяснил понятно. Спасибо  

Добрый день!
Собираю, как у вас данные из кучи файлов. Спасибо все работает. Помогите, пожалуйста, нужен двойной фильтр. Но данные не могу предоставить из-за конфиденциальности. Допустим у меня есть колонка тип с цифрами от 1 до 13 и колонка со множеством пользователей. В собираемой таблице в типах 4 и 9 нужно удалить данные пользователей с Null.
У меня удаляется фильтр и остальные типы вообще исчезают. Что я делаю не так?
Спасибо

Здравствуйте, Николай.
Огромное спасибо за ваши статьи.
Подскажите, пожалуйста, как решить небольшую проблему.
Не могу никак собрать данные, хотя на другом компьютере все получалось без проблем. При загрузке запроса выдаётся сообщение:
"Сбой инициализации источника данных.
Проверьте сервер или обратитесь к администратору данных. Убедитесь, что внешняя база данных доступна, и вновь повторите операцию. При повторении сообщения создайте новый источник для подключения к базе данных."

Все собираемые файлы хранятся на рабочем столе в папке с уникальным названием.  

Николай, добрый день!
Спасибо за полезные уроки!
У меня проблема - на шаге внесения изменений "Расширенного редактора" выскакивает надпись "Ожидался токен Eof ".
Что это может означать?

Все делаю по инструкции.  

Добрый день
помогите разобраться.
у меня есть книга, в которой140 листов. на каждом таблица из 6-7 столбцов. 5 столбцов одинаковые, а 1-2 столбца могут присутствовать или отсутствовать на отдельных листах (в средине таблицы).
мне нужно объединить данные из этих листов в один массив, но когда я делаю это с помощью PowerQuery - то столбцы с одинаковым названием не выстраиваются друг под другом.

Добрый день, Николай

Я очень вас благодарю за ваш труд.
Пример отличный.
Но возникает вопрос:  не могу решить....  Меня множество файлов  во множестве папок.  И у них у всех первые три строки в виде шапки имеют объединение ячеек. Это вызывает ошибку в редакторе запросов  при проведении 1го иди 3го шага [img]data:image/png;base64,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[/img]
подскажите как обойти сию трудность или  как во множестве файлов Excel поснимать объединение ячеек  внутри файлов, не открывая их.

Благодарю.

добрый день! Николай, занимаюсь по Вашей книге "Скульптор данных....", столкнулась со следующей проблемой
когда подгружаю в PQ или текстовый файл(из примера в книге) или "загрузка данных через Word" , то таблицы полностью в PQ не подгружаются , всегда пару строк или столбцов остаются за бортом( я уже и обновила excel (у меня2019). какие действия можно предпринять?

Николай, добрый день! Мои ИТ поставили 2016 Excel. Не могу сказать, есть ли там январские обновления, но binary колонка не раскрывается. Поэтому делаю так, как вы показали с функцией. Вот беда - в итоге колонки (не строки) оказываются отсортированными по алфавиту. То есть не как в оригинале Name, dpt, 1. 2 ...11, 12, а 1, 11. 12...2, Name, dpt
Огорчение. Как быть?
Спасибо!

Коллеги, добрый день!
Николай, спасибо Вам большое за полезное видео. Всё делал как Вы рассказывали и всё получилось. Но столкнулся с такой проблемой. При обновлении общего файла куда сливаются данные из 70 других файлов, сбивается настройка ширины столбцов и из-за этого очень долго происходит само обновление. (около 20-30 минут. Размер файла 90000 строк на 90 столбцов).

Различные комбинации галочек в свойствах подключения не дают никакого результата, максимум что удалось добиться - чтобы не сбивал фильтрацию при обновлении.

Кто-то сталкивался с подобными проблемами? Есть ли какое-то решение или идеи что нажать чтобы всё работало?)

Заранее спасибо за обратную связь!)
 

Уберите галочку из чек-бокса, как указано на картинке по ссылке.

Добрый день!
Можно ли с помощью power query объединить несколько книг, состоящих их нескольких листов, так чтоб в новой книге каждый лист суммировался отдельно.  

Да, вполне можно.
Собираете данные из всех книг в одну таблицу, добавляя колонку с именем листа, а потом по этой колонке выполняете в Power Query группировку (Преобразование - Группировать), чтобы просуммировать данные по каждому листу.
Как-то так

Отличная статья! Хотел бы уточнить момент, она подходит значит для решения такой задачи? Есть папка  которую каждый месяц складывают отчет за месяц, то есть там будет 12 файлов к концу года, в файле каждого месяца есть данные по объектам, которые необходимо автоматически переносить в другой файл отчета, в соответствии с его месяцем. То есть если подвязать функцию к папке то данные автоматом должны переноситься как только в папку копируется новый файл месяца?

Да, совершенно верно

Большое спасибо за подобные видео. Это лучший ресурс из тех, что я знаю. Вы очень помогаете!

Добрый день! А где можно сейчас скачать эту надстройку?

[url]www.microsoft.com/ru-RU/download/details.aspx?id=39379[url/]

Здравствуйте.
Подскажите, почему Power Query ругается, когда пытаюсь сделать запрос на загрузку файл формата XLSB из папки?

Здравствуйте! помогите, пож. Создала книгу с запросами pq в 2013 офисе. Дала коллеге шаблон пользоваться, у него 2016 офис. И запрос не обновляется. Возникает ошибка: "Подключение невозможно обновить. Не удалось определить книгу, которая содержит подключение. Попробуйте обновить подключение через некоторое время." В чем может быть проблема?

Подскажите пожалуйста , на шаге добавление польз. столбца с использованием функции getData, выходит ошибка "Ошибка выражения: Имя "getData" не распознано. Убедитесь в том, что оно написано верно." синтаксис верный. Версия Excel 2016 Profesional. Обновить нет возможности.
Заранее спасибо.

Добрый день, спасибо отличная статья. У меня такой вопрос, я собрала таблицы, но теперь я хочу с этой таблицей дальше делать расчеты, мне лучше скопировать данные в другую книгу или на другом листе делать расчеты ссылаясь на эти исходные данные?

Николай, добрый день

А можно сделать с помощью PQ все тоже самое, но в обратную сторону?

Т.е. у меня есть таблица, я её обрабатываю в PQ, а в итоге нужно "раздербанить" эту таблицу на множество частей (например по критерию "город") в виде отдельных файлов Excel?

Без VBA и PLEX силами PQ это реально сделать?

Спасибо.

Добрый день, первый раз когда делал все отлично получилось. А теперь такие ошибки, что с этим сделать? Уже несколько раз пересобирала

https://hkar.ru/13CMr
https://hkar.ru/13CMs

Ответ нашла сама, ошибка глупая, в 2-х книгах не было 2 последних столбцов и одна из неправильных книг шла вторая в папке и после нее ничего не загружалось

Еще вопрос, изначально когда отредактировали таблицу в PQ, ее можно потом отредактировать, когда поняли, что один столбец не удалили?

Добрый день!
После обновления Экселя пропала кнопка "Получить данные из файла":(
Подскажите пжл, как теперь ее найти и вытащить?

Есть подключение к Аксес, Интернету, тексту, другим источникам. А подключение к другой книге excel отсутствует..
[img]data:image/png;base64,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[/img]

Николай, а можно с помощью Power Query собрать разные по структуре таблицы? а именно, три конкретных столбца (эти столбцы одинаковые во всех таблицах), только они могут располагаться в разных местах в таблицах. Если "Да", то возможно вы поделитесь ссылкой, где можно посмотреть как это сделать

Добрый день! Подскажите, у вас получилось найти решение?

Может кому нужно будет, получилось сделать как описано в P.S. статьи, PQ сам распределил данные в соотв. с названиями столбцов, т.е. делаем так:

1. Выбрать Создать запрос - Из файла - Из папки - Выбрать папку - ОК
2. После появления списка файлов нажать Изменить
3. В окне редактора запросов развернуть двойной стрелкой столбец Binary и выбрать имя листа, который нужно взять из каждого файла
   

Плюс небольшой момент. Если нужны все столбцы, в качестве примера после открытия Binary нужно взять заранее выбранный файл в котором есть все встречающиеся столбцы, ну или можно образец сделать со всеми названиями столбцов, которые могут быть.

Здравствуйте, а как собрать данные из множества файлов формата csv в формат екселя не на одном листе а на отдельных листах книги. Т.е. все файлы должны быть в одной книге но на разных вкладках (листах). И исходные файлы с расширением csv

Добрый день!
Можно ли построить сводную таблицу в таком формате?
[img]data:image/png;base64,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[/img]

Коллеги, здравствуйте.
У меня вопрос!  Office 365
при создании настраиваемого столбца нет функции getData  -  не могу создать формулу...  Почему так?!
Нет в списке вообще ничего с началом get

Expression.Error: Имя "getData" не распознано. Убедитесь в том, что оно написано верно.

Николай, здравствуйте! Большое спасибо вам за уроки! все так доступно рассказано!

Я была в надежде что получится соединить данные с нескольких файлов, но почему то у меня выходят ошибки(((
уже при создании Пользовательского в нескольких строчках выходит Error

В запросе "" произошла ошибка. Expression.Error: Столбец "Column7" таблицы не найден.
Сведения:
  Column7

Подскажите пожалуйста, в чем может быть ошибка?
Заранее благодарю!

p.s. скриншоты тут
https://cloud.mail.ru/public/hrc4/LdTa1srFa

Здравствуйте!
При попытке загрузить данные из файла, почему-то загружает только первые 10 строк.
Кто сталкивался с такой проблемой? Помогите, пожалуйста, найти решение.


Спасибо!

Здравствуйте. Подскажите пожалуйста. После того, как пользовательская функция готова, возможно залесть внутрь и добавить еще столбцы?

Здравствуйте! Спасибо Николаю за книгу - хороший толчок для освоения этого великолепного инструмента!. Подобная задача была моей первой в PowerQuery, сейчас в разработке уже четвертая - не перестаю восхищаться!

Автор красавчик!!! ты сэкономил мне кучу времени этим видосом!!!

куда задонатить пару соточек?

Доброго дня!! А как сделать примером не первый файл из папки а например третий?? Когда загружается из папки он по умолчанию берет первый файл.

Здравствуйте! Очень нужна помощь по этой теме!
В рабочий файл запросом power query вставляется таблица из файла Общая база, затем другим запросом она разбивается на листы по сотрудникам, далее макросом сохраняет листы отдельными файлами. Затем снова в файле Общая база запрос из папки собирает все скорректированные файлы сотрудниками в одну таблицу. Если сотрудники просто чтото изменили в строках или добавили новую, в общей базе все корректно и справляется,но если они включили в своём файле фильтр, и даже потом сняли перед сохранением, в общей базе их строки дублируются. Помогите пожалуйста решить проблему с дублями.  

Николай как сделать так чтобы столбы не подбираль все ниже и ниже в вставали в паралльльные

Добрый день. На этапе прописания команды getData пишет ошибку... что не так?
https://ibb.co/Rj138VK
https://ibb.co/rtL07jz

Аналогичная ситуация, не могу добавить getdata

Спасибо!

Добрый день!
Повторил все шаги. Но к сожалению получил ошибку " Предоставленный путь к файлу должен быть допустимым абсолютным путем". Подскажите, с чем это связано?

Добрый день!
Как сделать подобный сбор данных не из разных файлов, а из разных листов одного файла?

Добрый день!
Наверное уже обсуждалось и чайниковский вопрос, но всё же - Можно ли сделать кнопу обновления запроса, как для макроса?

Попробуйте записать макрорекордером действия по обновлению запроса, а потом прицепите получившийся макрос на кнопку, должно сработать.

у меня не работает.
после добавления getData([folder path]&[name&]) в созданном столбце в значениях ячеек ошибки.

Всем доброго времени!
Вопрос.. Как передать в Folder.Files не абсолютный, а относительный путь? Что-то типа Folder.Files(Запрос{строка}[столбец]) у меня не работает...

Добрый день Николай. Спасибо за отличную статью. Воспользовался для создания базы данных. Подскажите пожалуйста, а как решить обратную задачу? В собранный файл из нескольких были внесены значения, и теперь их нужно разнести в соответствующие файлы из которых он был собран. Понимаю, что совсем не логично, но такая потребность появилась, буду рад любому совету , чтобы понять возможные направления для решения. Пока на ум приходит только создание в каждом файле из которого он собран запроса, который будет обращаться к собранной базе данных и из неё выбирать соответствующие файлу данные, но это кажется очень долгим способом та как файлов много.

Николай, доброго времени суток! Спасибо за Ваш труд и понятные уроки! Но столкнулся с такой проблемой.
Есть 3 отчета (3 файла в формате Excel), которые хранятся в папке на общем сервере для 15 пользователей. Данные пользователи вносят корректировки в данные отчеты и сохраняют их там-же. Я же и еще 5 человек работают со сводным отчетом, который так-же находится на сервере, но в другой папке. Источником для запроса итогового файла, является папка с этими тремя отчетами. В зависимости от того кто открывает папку итогового отчета и папку с отчетами время от времени в них создаются скрытые системные файлы: thumbs.db и ~$"название отчета".xlsm (если отчет открыт). При обновление запроса выдает ошибки и итоговый файл не обновляется. Как сделать так, чтобы запрос игнорировал данные файлы? Спасибо!
 

Устранено. Не знаю как удалить коммент.
Почему один столбец округляет? Меняю тип на десятичные, не помогает. Меняю на валюту, появляются десятичные, но нули. По итогу сумма разниться с другими источниками, незначительно, но все же, из за округлений