Beim Import aus fremden Systemen sind wichtige Informationen manchmal Teil eines Spaltentitels. Hier im Beispiel ist es der Monat, aus dem die Daten stammen. Es kann aber auch die verwendete Währung oder die Umsatzbasis sein. Wird diese Teilinformation für die spätere Auswertung gebraucht, muss sie aus dem Spaltentitel ausgelesen und als neue Spalte bereitgestellt werden. In diesem Power-Query-Rezept beschreibe ich die Schritte.
Power Query: Anfügen neuer Tabellen mit abweichender Spaltenanzahl ohne Datenverlust | Teil 2
In Teil 1 habe ich gezeigt, wie mit einer einzigen Power Query-Abfrage stets alle Tabellen einer Arbeitsmappe automatisch angefügt werden, auch wenn im Laufe der Zeit zusätzliche Spalten hinzukommen. Dabei habe ich die M-Funktion Table.Combine eingesetzt.
Der Nachteil dieser Lösung: Table.Combine kann als Parameter nur eine Liste – sprich EINE Spalte – verarbeiten.
Was aber, wenn zusätzlich zu den Daten noch der Name der Tabelle benötigt wird, um beispielsweise den Monat zu hinterlegen, aus dem die Daten stammen? Auch das ist mit einem kleinen Eingriff in den M-Code möglich. Hier sind die Schritte.
Power Query: Anfügen neuer Tabellen mit abweichender Spaltenanzahl ohne Datenverlust | Teil 1
In einer Excel-Mappe wird pro Monat eine neue Tabelle erstellt. Die Tabellen sollen automatisch zusammengeführt und ausgewertet werden, wenn eine neue Monatstabelle hinzukommt. Mit Power Query ist das kein Problem. Ich wähle eine Methode, die das Zusammenführen der Tabellen erledigt und zwar unabhängig von ihrer Anzahl oder ihrem Namen. Was aber, wenn neue Monatstabellen mehr Spalten aufweisen? Auch hierfür bietet Power Query eine Lösung.
Power Query: Chaos bei Kundennummern nicht manuell, sondern automatisiert beheben – in nur 2 Minuten
Kurz vor Jahresende erhielt ich den Hilferuf eines Kunden. Eine Liste mit Online-Daten sollte mit den bestehenden Kundendaten abgeglichen werden. Das Problem: in der Liste mit den Kundenstammdaten stehen die Kundennummern ordnungsgemäß einzeln untereinander, in der Online-Liste hingegen befinden sich teilweise mehrere Kundennummern in einer Zelle – durch Komma getrennt. Der Versuch, die Daten der Online-Liste mit dem Befehl Text in Spalten in einzelne Kundennummern zu trennen, bringt nicht das gewünschte Ergebnis. Mit einer Abfrage in Power Query ist das Problem in zwei Minuten gelöst.
Eine mit ZEILENUMBRUCH erzeugte Liste nach Datum sortieren
In meinem Blogbeitrag zur Funktion ZEILENUMBRUCH vom 22.10.2022 waren die umzuwandelnden Daten in Spalte B nach Datum sortiert. Was aber, wenn die Ausgangsdaten nicht chronologisch dastehen? Wie lassen sich die Einträge in der dreispaltigen Liste, die mit ZEILENUMBRUCH entsteht, nach Datum sortieren? Dafür kombiniere ich ZEILENUMBRUCH mit SORTIEREN. Ich zeige hier zwei Lösungsvarianten.
Excel 365: Mit ZEILENUMBRUCH die Daten aus EINER auf DREI Spalten verteilen
Kürzlich erhielt ich folgenden Hilferuf: „Meine importierten Daten sind zerschossen. Sie stehen alle in einer Spalte untereinander, werden aber in drei Spalten gebraucht.“
Als ich mir das Problem anschaute, dachte ich zunächst an eine Lösung mit Power Query. Doch dann fiel mir die neue Funktion ZEILENUMBRUCH in Excel 365 ein. Mit ihr löse ich das Problem mit einer einfachen Formel innerhalb von Sekunden wie folgt.
Smarte Pivot-Technik für Projektauswertungen
Wer mit langen Listen arbeitet, hat oft den Wunsch, eine zusammenfassende Übersicht mit den wichtigsten Kennzahlen zu erstellen. Diese Aufgabe lösen Pivot-Tabellen. Kaum bekannt ist dabei eine Funktion, die Pivot-Auswertungen informativer und Zusammenhänge anschaulicher macht, nämlich »Werte anzeigen als«. Anhand eines kleinen Beispiels zeige ich hier den Nutzen dieser Funktion.
Das leistet »Werte anzeigen als«
Mit Hilfe der Funktion kann ich beispielsweise ohne jegliche Formel ermitteln,
- welche Kosten je Abteilung, Projekt und Leistung angefallen sind – absolut und prozentual,
- wie sich die kumulierten Kosten Monat für Monat in jedem Projekt entwickeln,
- welche Differenz die Kosten vom aktuellen Monat zum Vormonat aufweisen, und zwar in absoluten Zahlen wie auch als prozentuale Veränderung.
Die folgende Übersicht zeigt, welches Potenzial die Funktion »Werte anzeigen als« hat, um Pivot-Auswertungen noch mehr Aussagekraft zu geben.
Ein Beispiel für den Nutzen von »Werte anzeigen als«
In der folgenden Aufstellung sind Projektkosten nach Datum, Projekt, Leistung und Abteilung erfasst.
Mit Hilfe einer Pivot-Tabelle werte ich die angefallenen Kosten nach Abteilungen und Leistung aus und erhalte die unten links gezeigte Übersicht.
Noch besser vergleichbar werden die Werte aber, wenn zu sehen ist, wie viel Prozent der Kosten auf die einzelnen Abteilungen entfallen.
Dies geschieht in der rechts gezeigten Pivot-Tabelle. Hierzu ziehe ich die Kosten zum zweiten Mal in den Wertebereich und verwende dann per Rechtsklick die Funktion »Werte anzeigen als« mit der Option »% des Gesamtergebnisses«.
Weitere Berechnungen ganz ohne Formel mit »Werte anzeigen als«
Die animierte GIF zu Beginn des Beitrages zeigt, dass »Werte anzeigen als« viele unterschiedliche Berechnungen ermöglicht, beispielsweise
- Wie hoch sind die Kosten pro Monat pro Projekt? Dies lässt sich mit einer Pivot-Tabelle leicht errechnen, indem die Datumsspalte nach Monat gruppiert und die Kosten summiert werden.
- Interessant ist auch immer, welche Kosten pro Projekt bis zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgelaufen sind. Wie war der Stand beispielsweise bis Ende März? »Werte anzeigen als« bietet hier die Möglichkeit der kumulierten Berechnung, und zwar in absoluten wie auch in prozentualen Werten.
- Oft ist auch der Vergleich zum Vormonat wichtig oder die Abweichung von Soll- und Ist-Werten. Hier kann ich mit der Option Differenz sowohl absolute wie auch prozentuale Kennzahlen erzeugen.
Eine ausführliche Demonstration von »Werte anzeigen als« gebe ich Anfang November in einem Fachartikel für das »projektmagazin«.
Power Query: Inhalte aus Spalten auf Zeilen verteilen ohne Copy & Paste
Wie kann ich eine Liste auswerten, in der mehrere Spalten die gleiche Art von Information enthalten? Im folgenden Beispiel wurden in der oberen Liste die Daten zu jeder Firma in einer Zeile erfasst. Vor- und Nachname des Ansprechpartners sind in zwei Spalten abgelegt. So weit, so gut. Aber: Bei weiteren Ansprechpartnern stehen diese rechts daneben in zusätzlichen Spaltensets. Das Problem: Eine solche Datenstruktur lässt sich mit Pivot nicht auswerten. Und auch für den Re-Import in eine Datenbank ist sie ungeeignet. Wie bringe ich die Daten automatisiert in die in der blauen Tabelle gezeigte passende Struktur? Dazu muss ich die Inhalte aus Spalten auf Zeilen verteilen mit Hilfe von Power Query und den Befehlen Entpivotieren und Pivotieren.
Wie ich das auch für eine variable Anzahl von Spaltensets löse, zeige ich in der folgenden Anleitung.