Представьте, что у вас есть Excel-таблица с датами, которые Excel видит как текст, или числами, которые он не видит как числа. 🤯 С помощью PQ мы легко и быстро преобразуем типы данных, чтобы Excel понимал, что от него хотят! Допустим, у нас есть таблица с данными о продажах: Как видим, "Дата продажи" распознается как текст, "Сумма продажи" тоже, а "Статус оплаты" нужно преобразовать в логическое значение. Как это сделать - подробно рассмотрено: Power Query: очищаем данные в Excel (удаляем мусор, дубликаты, исправляем ошибки) Возможности Power Query в обработке данных Дата продажи Сумма продажи Количество товара Статус оплаты Убедитесь, что тип данных столбца "Оплачено" - Логическое значение. Как это сделать - смотрите в предыдущих статьях! 😉 Результат: теперь Excel правильно распознает типы данных в вашей таблице! 🎉 Вы можете использовать функции, строить графики и анализировать данные без проблем! 🚀 Советы: Power Query – это ваш надежный помощник в работе с данными! По
Представьте, что у вас есть Excel-таблица с датами, которые Excel видит как текст, или числами, которые он не видит как числа. 🤯
С помощью PQ мы легко и быстро преобразуем типы данных, чтобы Excel понимал, что от него хотят!
Правильный тип данных необходим для:
- Корректных вычислений: Excel не сможет сложить текст и число.
- Правильной сортировки и фильтрации: сортировка текста "10" будет идти раньше, чем "2".
- Использования функций: многие функции Excel требуют определенный тип данных.
Какие типы данных мы рассмотрим?
- Текст: для хранения слов, предложений и любых символов.
- Число: для хранения чисел (целых и дробных).
- Дата и время: для хранения дат и времени.
- Логическое значение: для хранения значений ИСТИНА (TRUE) или ЛОЖЬ (FALSE).
Допустим, у нас есть таблица с данными о продажах:
Как видим, "Дата продажи" распознается как текст, "Сумма продажи" тоже, а "Статус оплаты" нужно преобразовать в логическое значение.
Загружаем данные в Power Query
Как это сделать - подробно рассмотрено:
Power Query: очищаем данные в Excel (удаляем мусор, дубликаты, исправляем ошибки)
Возможности Power Query в обработке данных
Преобразуем типы данных
Дата продажи
- Кликните по значку типа данных (обычно "ABC" или "Text") в заголовке столбца "Дата продажи".
- Выберите Дата. Если Power Query не распознает формат даты, выберите Использовать локаль… и укажите вашу локаль (например, "Русский (Россия)").
Сумма продажи
- Кликните по значку типа данных в заголовке столбца "Сумма продажи".
- Выберите Десятичное число. Если у вас разделитель целой и дробной части - запятая, выберите Использовать локаль… и укажите вашу локаль.
Количество товара
- Кликните по значку типа данных в заголовке столбца "Количество товара".
- Выберите Целое число.
Статус оплаты
- Добавляем столбец с условным вычислением: перейдите на вкладку Добавить столбец
- Нажмите Условный столбец
- В диалоговом окне: Имя нового столбца: "Оплачено"
- Если столбец "Статус оплаты" равен "Оплачено", то Значение: true, иначе: false
- Нажмите "ОК".
- Удалите исходный столбец "Статус оплаты".
Убедитесь, что тип данных столбца "Оплачено" - Логическое значение.
Загружаем преобразованные данные обратно в Excel
Как это сделать - смотрите в предыдущих статьях! 😉
Результат: теперь Excel правильно распознает типы данных в вашей таблице! 🎉 Вы можете использовать функции, строить графики и анализировать данные без проблем! 🚀
Советы:
- Всегда проверяйте типы данных после импорта данных в Power Query.
- Используйте локаль, если Power Query не распознает формат данных.
- Используйте условные столбцы для преобразования данных в логические значения.
Power Query – это ваш надежный помощник в работе с данными!
Подписывайтесь, чтобы первыми получать самые интересные публикации! Ещё больше полезных советов и лайфхаков Excel – в моем Telegram-канале!
Для удобства - статья навигатор по каналу: Путеводитель по каналу