- Artikel
Power Query ist eine Engine für Datentransformation und Datenaufbereitung. Power Query verfügt über eine grafische Oberfläche zum Abrufen von Daten aus Quellen und einen Power Query Editor zur Anwendung von Transformationen. Da das Modul in vielen Produkten und Diensten verfügbar ist, hängt das Ziel, an dem die Daten gespeichert werden, davon ab, wo Power Query verwendet wurde. Mit Power Query können Sie Daten extrahieren, transformieren und laden (ETL).
Diagramm mit symbolisierten Datenquellen auf der linken Seite, die Power Query zur Umwandlung in der Mitte durchlaufen und dann an vier Ziele auf der rechten Seite weitergeleitet werden: Microsoft Azure Data Lake Storage, Microsoft Dataverse, Microsoft Excel und Microsoft Power BI.
Wie Power Query bei der Datenerfassung hilft
Geschäftsanwender verbringen bis zu 80 Prozent ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung, wodurch sich die Arbeit der Analyse und Entscheidungsfindung verzögert. Mehrere Herausforderungen tragen zu dieser Situation bei, und Power Query hilft bei der Bewältigung vieler dieser Herausforderungen.
| Bestehende Herausforderung | Wie kann Power Query helfen? |
|---|---|
| Das Auffinden von und der Zugriff auf Daten ist zu schwierig | Power Query ermöglicht die Anbindung an eine Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Daten aller Größen und Formen. |
| Die Erfahrungen mit der Datenkonnektivität sind zu fragmentiert | Konsistente Erfahrungen und gleiche Abfragemöglichkeiten für alle Datenquellen. |
| Daten müssen vor der Verwendung oft umgestaltet werden | Hochgradig interaktive und intuitive Erfahrung für die schnelle und iterative Erstellung von Abfragen über beliebige Datenquellen, unabhängig von ihrer Größe. |
| Jede Formgebung ist einmalig und nicht wiederholbar | Wenn Sie mit Power Query auf Daten zugreifen und diese umwandeln, definieren Sie einen wiederholbaren Prozess (Abfrage), der in Zukunft leicht aktualisiert werden kann, um aktuelle Daten zu erhalten. Falls Sie den Prozess oder die Abfrage ändern müssen, um zugrunde liegende Daten oder Schemaänderungen zu berücksichtigen, können Sie die gleiche interaktive und intuitive Erfahrung nutzen, die Sie bei der ursprünglichen Definition der Abfrage verwendet haben. |
| Volumen (Datenmengen), Geschwindigkeit (Änderungsrate) und Vielfalt (Breite der Datenquellen und Datenformen) | Power Query bietet die Möglichkeit, mit einer Teilmenge des gesamten Datensatzes zu arbeiten, um die erforderlichen Datentransformationen zu definieren, sodass Sie Ihre Daten leicht herausfiltern und auf eine überschaubare Größe transformieren können. Power Query-Abfragen können manuell oder durch Nutzung der geplanten Aktualisierungsfunktionen in bestimmten Produkten (z. B. Power BI) oder sogar programmatisch (unter Verwendung des Excel-Objektmodells) aktualisiert werden. Da Power Query Konnektivität zu Hunderten von Datenquellen und über 350 verschiedene Arten von Datentransformationen für jede dieser Quellen bietet, können Sie mit Daten aus jeder Quelle und in jeder Form arbeiten. |
Power Query Erfahrungen
Die Power Query-Benutzeroberfläche wird über den Power Query Editor bereitgestellt. Das Ziel dieser Schnittstelle ist es, Sie bei der Anwendung der benötigten Transformationen zu unterstützen, indem Sie einfach mit einer Reihe von benutzerfreundlichen Ribbons, Menüs, Schaltflächen und anderen interaktiven Komponenten interagieren.
Der Power Query Editor ist die primäre Datenvorbereitung, mit der Sie eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herstellen und Hunderte von verschiedenen Datentransformationen anwenden können, indem Sie Daten in der Vorschau anzeigen und Transformationen über die Benutzeroberfläche auswählen. Diese Datenumwandlungsfunktionen sind für alle Datenquellen gleich, unabhängig von den Einschränkungen der zugrunde liegenden Datenquelle.
Wenn Sie einen neuen Transformationsschritt erstellen, indem Sie mit den Komponenten der Power Query-Schnittstelle interagieren, erstellt Power Query automatisch den für die Transformation erforderlichen M-Code, sodass Sie keinen Code schreiben müssen.
Derzeit sind zwei Power Query-Erfahrungen verfügbar:
- Power Query Online- Zu finden in Integrationen wie Power BI Dataflows, Microsoft Power Platform Dataflows, Azure Data Factory Wrangling Dataflows und vielen anderen, die das Erlebnis über eine Online-Webseite bieten.
- Power Query for Desktop- zu finden in Integrationen wie Power Query for Excel und Power BI Desktop.
Hinweis
Obwohl es zwei Power Query-Erfahrungen gibt, bieten beide in jedem Szenario fast die gleiche Benutzererfahrung.
Transformationen
Die Transformations-Engine in Power Query enthält viele vorgefertigte Transformationsfunktionen, die über die grafische Oberfläche des Power Query Editors verwendet werden können. Diese Umwandlungen können so einfach sein wie das Entfernen einer Spalte oder das Filtern von Zeilen, oder so allgemein wie die Verwendung der ersten Zeile als Tabellenkopf. Es gibt auch erweiterte Transformationsoptionen wie Zusammenführen, Anhängen, Gruppieren nach, Pivot und Unpivot.
Alle diese Transformationen sind möglich, indem Sie die Option „Transformation“ im Menü auswählen und dann die für diese Transformation erforderlichen Optionen anwenden. Die folgende Abbildung zeigt einige der im Power Query Editor verfügbaren Transformationen.
Weitere Informationen: Schnellstart: Power Query in Power BI verwenden
Dataflows
Power Query kann in vielen Produkten verwendet werden, z. B. in Power BI und Excel. Die Verwendung von Power Query innerhalb eines Produkts beschränkt die Nutzung jedoch auf dieses spezifische Produkt. Dataflows sind eine produktunabhängige Serviceversion von Power Query, die in der Cloud ausgeführt wird. Mithilfe von Dataflows können Sie auf dieselbe Weise Daten abrufen und umwandeln, 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 Ergebnisse der Dataflows in anderen Produkten und Diensten verwenden.
Weitere Informationen: Was sind Dataflows?
Power Query M – Formelsprache
In jedem Datentransformationsszenario gibt es einige Transformationen, die mit dem grafischen Editor nicht optimal durchgeführt werden können. Einige dieser Transformationen erfordern möglicherweise spezielle Konfigurationen und Einstellungen, die die grafische Oberfläche derzeit nicht unterstützt. Die Power Query-Engine verwendet hinter den Kulissen eine Skriptsprache für alle Power Query-Transformationen: die Power Query M-Formelsprache, auch bekannt als M.
Die Sprache M ist die Datentransformationssprache von Power Query. Alles, was in der Abfrage geschieht, wird letztlich in M geschrieben. Wenn Sie erweiterte Transformationen mit der Power Query Engine durchführen möchten, können Sie mit dem Advanced Editor auf das Skript der Abfrage zugreifen und es nach Belieben ändern. Wenn Sie feststellen, dass die Funktionen und Transformationen der Benutzeroberfläche nicht genau die Änderungen vornehmen, die Sie benötigen, verwenden Sie den erweiterten Editor und die Sprache M zur Feinabstimmung Ihrer Funktionen und Transformationen.
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 die Microsoft-Produkte und -Dienste aufgeführt, in denen Power Query zu finden ist.
| Produkt | M-Motor1 | Power Query Schreibtisch2 | Power Query Online3 | Dataflows4 |
|---|---|---|---|---|
| Excel für Windows | Ja | Ja | Nr. | No |
| Excel für Mac | Ja | Ja | Nr. | Nein |
| Power BI | Ja | Ja | Ja | Ja |
| Power Apps | Ja | Keine | Ja | Ja |
| Power Automate | Ja | Keine | Ja | No |
| PowerBI-Berichtsserver | Ja | Ja | Nr. | Nein |
| Azure Data Factory | Ja | Keine | Ja | Ja |
| Statistiken in Microsoft Fabric | Ja | Keine | Ja | Ja |
| SQL Server Integration Services | Ja | Nr. | Nr. | No |
| SQL Server Analysis Services | Ja | Ja | Nr. | No |
| Dynamics 365 Customer Insights | Ja | Keine | Ja | Ja |
| 1M-Motor | Die zugrunde liegende Abfrageausführungsmaschine, die Abfragen in der Formelsprache Power Query („M“) ausführt. |
| 2Power Query Desktop | Die Power Query-Erfahrung aus den Desktop-Anwendungen. |
| 3Power Query Online | Die Power Query-Erfahrung, die Sie in Webbrowser-Anwendungen finden. |
| 4Dataflows | Power Query als Service, der in der Cloud läuft und produktunabhängig ist. Das gespeicherte Ergebnis kann in anderen Anwendungen als Dienst verwendet werden. |
Weitere Informationen
Datenquellen in Power Query
Daten erhalten
Power Query Schnellstart
Daten mit Power Query formen und kombinieren
Was sind Dataflows?
