Alle Dateien aus einem Ordner nicht manuell, sondern automatisiert einzulesen und anzufügen, ist eine enorme Arbeitserleichterung. Ich muss mir nur einmal Gedanken machen, wie eine solche Datei aufbereitet werden muss. Power Query hinterlegt die Schritte und wendet sie bei jeder Datei aus dem Ordner an, auch wenn eine neue hinzukommt. Nach der Aufbereitung der einzelnen Dateien werden die Daten aus allen Dateien kombiniert durch Anfügen. Ich muss also künftig nur noch auf Aktualisieren klicken, um die Daten aus allen Dateien in einer langen Liste zu erhalten.
Was aber, wenn versehentlich eine »falsche« Datei in den Ordner gerät? Ein Aktualisierungsfehler kann die Folge sein. Wie ich dem vorbeuge, zeige ich im folgenden Beitrag.
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.
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.
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.