Transformieren von Daten mit Power Query

Nachdem Sie nun wissen, was Datenflüsse sind, ist es an der Zeit, zu untersuchen, wie Sie Power Query zum Transformieren von Daten verwenden. Im Power Query Online-Editor stellen Sie eine Verbindung mit Datenquellen her, wenden Transformationen an und konfigurieren Ausgabeziele.

Einen Datenfluss erstellen

Um einen Datenfluss zu erstellen, navigieren Sie zu Ihrem Fabric Arbeitsbereich, und wählen Sie + Neues Element aus, und wählen Sie dann Dataflow Gen2 aus. Sie können jetzt Ihre Transformationslogik im Power Query Online-Editor erstellen.

Zunächst verbinden Sie sich mit einer Datenquelle. Wählen Sie " Daten abrufen" im Menüband des Editors aus, um verfügbare Connectors zu durchsuchen. Fabric unterstützt Hunderte von Datenquellen wie Clouddatenbanken, lokale Datenbanken (über Gateways), Flatfiles, Webdienste und andere Fabric Elemente wie Seehäuser und Lagerhäuser.

Nachdem Sie eine Verbindung hergestellt haben, wird eine Vorschau Ihrer Daten im Editor angezeigt. Von hier aus wenden Sie Transformationen visuell an, konfigurieren Ihr Ausgabeziel und veröffentlichen den Datenfluss.

Navigieren im Power Query-Editor

Der Power Query Online-Editor verfügt über fünf Hauptbereiche, die Sie während der Datenflussentwicklung verwenden:

• Multifunktionsleiste: Enthält Befehle nach Registerkarten organisiert (Start, Transformieren, Spalte hinzufügen, Ansicht). Sie greifen über das Menüband auf Datenquellen-Connectoren, Transformationsvorgänge und Zieleinstellungen zu.
• Abfragebereich: Listet alle Datenquellenverbindungen in Ihrem Datenfluss auf. Jede Verbindung wird als Abfrage bezeichnet, und Abfragen werden tabellen, wenn sie in ein Ziel geladen werden. Sie können Abfragen in diesem Bereich duplizieren, verweisen oder deaktivieren.
• Diagrammansicht: Stellt eine visuelle Darstellung bereit, wie Abfragen miteinander verbunden sind und welche Transformationen auf die einzelnen Angewendet werden. Sie können diese Ansicht über die Registerkarte "Ansicht" ein- oder ausschalten.
• Datenvorschau: Zeigt eine Teilmenge der Daten an, damit Sie den Effekt jeder Transformation sehen können. Sie können mit der Vorschau interagieren, indem Sie mit der rechten Maustaste auf Spalten klicken, um sie zu filtern, zu entfernen oder umzubenennen.
• Abfrageeinstellungen: Zeigt die angewendeten Schritte für die ausgewählte Abfrage an. Jede angewendete Transformation wird als Schritt aufgezeichnet. Sie können Die Schritte neu anordnen, umbenennen, löschen oder ändern. Im Bereich "Abfrageeinstellungen" wird auch das konfigurierte Datenziel angezeigt.

Anwenden allgemeiner Transformationen

Power Query bietet eine breite Palette von Transformationen zum Bereinigen und Modellieren von Daten. In der folgenden Tabelle werden Transformationen beschrieben, die beim Vorbereiten von Analysedaten häufig verwendet werden:

Diese Transformationen decken die meisten Datenvorbereitungsanforderungen ab. Sie wenden sie an, indem Sie Optionen im Menüband auswählen oder mit der rechten Maustaste auf Spalten in der Datenvorschau klicken.

Bereinigen und Standardisieren von Daten

Datenqualitätstransformationen sind für die Erstellung zuverlässiger Analysedaten unerlässlich. Zu den allgemeinen Datenqualitätsvorgängen in Power Query gehören:

• Nullwerte behandeln. Filtert Zeilen mit Nullen, oder ersetzen Sie Nullwerte durch Standardwerte mithilfe von "Werte ersetzen".
• Entfernen von Duplikaten Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine Spalte, und wählen Sie "Duplikate entfernen" aus, um nur eindeutige Zeilen basierend auf dieser Spalte beizubehalten.
• Kürzen Sie Leerzeichen. Verwenden Sie die Registerkarte "Transformieren", um führende und nachfolgende Leerzeichen aus Textspalten zu kürzen.
• Standardisieren von Text. Übernehmen Sie die Transformationen „Jedes Wort groß“, „GROSSBUCHSTABEN“ oder „Kleinbuchstaben“ für eine konsistente Formatierung.
• Behandeln von Fehlern. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine Spalte, und wählen Sie "Fehler entfernen" aus, um Zeilen herauszufiltern, in denen die Transformation einen Fehler erzeugt hat, oder verwenden Sie "Ersetzen-Fehler", um einen Standardwert zu ersetzen.

Konsistente, saubere Daten sind besonders wichtig, wenn die Daten nachgeschaltete KI-Erfahrungen unterstützen. Copilot und Daten-Agents arbeiten besser, wenn Spaltenwerte standardisiert und rauschfrei sind.

Arbeiten mit der Sprache M

Jede Transformation, die Sie über die Power Query-Schnittstelle anwenden, generiert hinter den Kulissen M-Sprachcode. M ist eine funktionale Sprache, die die vollständige Transformationslogik für eine Abfrage beschreibt. Sie können das vollständige M-Skript anzeigen und bearbeiten, indem Sie auf der Registerkarte "Ansicht" Erweiterter Editor auswählen.

Bei den meisten Transformationen ist die visuelle Schnittstelle der schnellste und am wenigsten fehleranfällige Ansatz. Das direkte Schreiben von M ist jedoch in den folgenden Szenarien hilfreich:

• Benutzerdefinierte Funktionen. Erstellen Sie wiederverwendbare Transformationslogik, die Sie für mehrere Abfragen anwenden können. Beispielsweise eine Funktion, die Datumsformate standardisiert oder geschäftsspezifische Reinigungsregeln anwendet.
• Parametrisierte Abfragen. Verwenden Sie Parameter, um Verbindungszeichenfolgen, Filterwerte oder andere Einstellungen basierend auf der Umgebung dynamisch zu ändern.
• Fehlerbehandlung. Verwenden Sie try...otherwise Ausdrücke, um Fehler ordnungsgemäß zu behandeln und Fallbackwerte bereitzustellen.
• Erweiterte Logik. Implementieren Sie iterative Berechnungen, bedingte Verzweigung oder komplexe Geschäftsregeln, die von der visuellen Schnittstelle nicht direkt unterstützt werden.

Das folgende Beispiel zeigt eine einfache benutzerdefinierte Funktion in M, die eine Textspalte standardisiert, indem Leerzeichen gekürzt und in Großbuchstaben konvertiert werden:

(inputText as text) as text =>
    Text.Upper(Text.Trim(inputText))

Wenn Sie diese Funktion beispielsweise mit der Eingabe " hello world " aufrufen, gibt sie "HELLO WORLD" zurück.

Sie können diese Funktion dann auf eine beliebige Textspalte in Ihren Abfragen anwenden.

Verwenden von Copilot für Dataflow Gen2

mit Copilot für Dataflow Gen2 können Sie Mithilfe natürlicher Sprachaufforderungen Transformationslogik generieren, allgemeine Gestaltungsaufgaben beschleunigen und Ihnen helfen, die richtigen Power Query Muster schneller zu ermitteln. Anstatt in Menüs zu navigieren und Optionen auszuwählen, beschreiben Sie, was Sie erreichen möchten, und Copilot die entsprechenden Transformationsschritte generiert.

Um den Copilot Chat zu öffnen, wählen Sie auf der Registerkarte "Start" die Schaltfläche Copilot aus.

Beispielaufforderungen, die Sie verwenden können:

• "Zeilen entfernen, wobei Status null ist"
• "Hinzufügen einer Spalte, die den Gewinn als Umsatz minus Kosten berechnet"
• "Nur Zeilen beibehalten, bei denen Kategorie Elektronik oder Kleidung ist"
• "Zählen der Gesamtzahl der Bestellungen nach Kunden"

Jede von Copilot ausgeführte Aktion erscheint als Antwortkarte mit den entsprechenden Schritten in der Liste "Angewendete Schritte". Sie können alle von Copilot erstellten Schritte überprüfen, ändern oder rückgängig machen.

Copilot enthält auch eine explainer-Fähigkeit, mit der Sie vorhandene Abfragelogik verstehen können, ohne Code zu schreiben. Um eine vollständige Abfrage zu erläutern, klicken Sie im Bereich "Abfragen" mit der rechten Maustaste auf die Abfrage, und wählen Sie "Beschreiben " oder "Erläutern" aus. Um einen einzelnen angewendeten Schritt zu erläutern, klicken Sie im Bereich "Angewendete Schritte" mit der rechten Maustaste auf den Schritt, und wählen Sie "Diesen Schritt erläutern" aus. Copilot gibt eine einfache Zusammenfassung dessen zurück, was die Abfrage oder der Schritt tut. Dieses Feature ist hilfreich beim Erben eines Datenflusses von einem anderen Teammitglied oder beim Debuggen einer unbekannten Transformation.

Exportieren von Abfrageergebnissen für die Überprüfung

Sie können Abfrageergebnisse direkt aus der Power Query Erstellungserfahrung exportieren, um Transformationen zu überprüfen, Beispiele für Teamkollegen zu teilen und Datenprobleme zu debuggen, ohne den Erstellungsfluss zu verlassen. Diese Funktion erleichtert die Beschleunigung der Problembehandlung durch Exportieren eines geformten Datasets und Vergleichen von Ergebnissen über Schritte hinweg. Oder um die Zusammenarbeit zu verbessern, indem Sie ein Snapshot von Ergebnissen mit Geschäftsbenutzern oder Support-Teams teilen.

Um Abfrageergebnisse zu exportieren, wählen Sie die Abfrage im Bereich "Abfragen" und dann auf der Registerkarte "Start" Exportieren von Daten aus. Sie können je nach Ihren Anforderungen in Formate wie CSV oder Excel exportieren.