10 trików w Power Query, które usprawnią Twoją codzienną pracę

Wprowadzenie do Power Query i efektywnej pracy z danymi

Power Query to jedno z najbardziej wszechstronnych narzędzi dostępnych w pakiecie Microsoft Excel oraz Power BI, stworzone z myślą o użytkownikach, którzy regularnie pracują z dużą ilością danych. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i szerokim możliwościom transformacji, Power Query pozwala w prosty sposób pobierać, przekształcać i przygotowywać dane do dalszej analizy — bez potrzeby pisania złożonych formuł czy skryptów.

Największą zaletą Power Query jest jego zdolność do automatyzacji powtarzalnych czynności związanych z przygotowaniem danych. Raz skonfigurowany proces można łatwo odświeżać jednym kliknięciem, oszczędzając czas i minimalizując ryzyko błędów. Niezależnie od tego, czy pracujesz na danych z plików Excel, baz danych, stron internetowych czy usług w chmurze, Power Query zapewnia spójny i elastyczny sposób ich konsolidacji.

Kluczowe elementy pracy z Power Query obejmują:

• Interfejs użytkownika – przyjazny i intuicyjny, pozwala na wykonywanie zaawansowanych operacji bez potrzeby programowania.
• Kroki zapytań – każda transformacja danych jest zapisana jako osobny krok, co umożliwia łatwe śledzenie i modyfikowanie procesu przetwarzania.
• Źródła danych – możliwość łączenia danych z wielu źródeł jednocześnie i ich harmonizacji.
• Możliwość ponownego użycia – raz stworzone zapytanie może być używane wielokrotnie, co znacznie przyspiesza codzienną pracę z raportami i analizami.

Umiejętne wykorzystanie Power Query znacznie usprawnia procesy raportowe i analityczne, pozwalając użytkownikom skupić się na interpretacji danych, a nie na ich ręcznym przygotowywaniu. To narzędzie, które powinien znać każdy analityk danych pracujący w Excelu lub Power BI.

Mało znane, ale przydatne funkcje interfejsu użytkownika

Power Query oferuje intuicyjny interfejs, który pozwala użytkownikom przekształcać i oczyszczać dane bez konieczności pisania kodu. Choć wiele osób zna podstawowe funkcje, takie jak filtrowanie, sortowanie czy zmiana typów danych, istnieje też szereg mniej oczywistych narzędzi, które znacząco wpływają na wygodę i efektywność pracy. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

• Podgląd danych w czasie rzeczywistym – W górnej części edytora Power Query dostępna jest funkcja umożliwiająca szybkie przeglądanie wyników transformacji na każdym etapie zapytania. To przydatne narzędzie pozwala zorientować się, jak konkretne operacje wpływają na dane.
• Podział kolumny na podstawie wzorca – Zamiast ręcznie definiować reguły dzielenia danych, użytkownik może wskazać przykładowe wartości, a Power Query automatycznie wykryje logikę podziału. To duże ułatwienie przy pracy z nieustrukturyzowanymi danymi tekstowymi.
• Podpowiedzi kontekstowe – W wielu miejscach interfejsu pojawiają się dynamiczne podpowiedzi, które sugerują możliwe kolejne kroki lub informują o skutkach wykonywanej operacji. Dzięki nim łatwiej uniknąć błędów i wybrać najlepsze rozwiązanie.
• Okienko „Zastosowane kroki” – Choć powszechnie używane do przeglądania historii działań, niewiele osób wie, że kolejność kroków można łatwo zmieniać, a także je tymczasowo wyłączać, klikając prawym przyciskiem myszy. To daje większą elastyczność w eksperymentowaniu z transformacjami.
• Szybkie usuwanie wielu kolumn – Zamiast usuwać kolumny pojedynczo, można zaznaczyć kilka z nich, a następnie skorzystać z jednego polecenia „Usuń kolumny”. Umożliwia to znacznie szybsze oczyszczanie dużych zbiorów danych.

Znajomość tych mniej oczywistych funkcji pozwala lepiej wykorzystać potencjał Power Query i skrócić czas wykonywania codziennych zadań związanych z przygotowaniem danych.

Skróty klawiaturowe przyspieszające pracę

Skróty klawiaturowe w Power Query mogą znacząco zwiększyć efektywność pracy, szczególnie przy regularnym wykonywaniu powtarzalnych czynności. Zamiast każdorazowo sięgać po myszkę i przeklikiwać się przez interfejs, wiele działań można wykonać szybciej za pomocą kilku klawiszy.

Oto zestawienie najczęściej używanych skrótów klawiaturowych, które warto znać:

Te skróty są szczególnie przydatne przy pracy z dużą liczbą kolumn i kroków transformacji. Na przykład, zamiast ręcznie zaznaczać kolumny do usunięcia, można szybko je podświetlić za pomocą Ctrl + Space, a następnie usunąć z poziomu kontekstowego menu.

Warto również wspomnieć o przydatnych skrótach systemowych, takich jak Ctrl + C i Ctrl + V, które działają również w panelu kroków i edytorze zaawansowanym, umożliwiając szybkie kopiowanie i modyfikację kodu M.

Opanowanie podstawowych skrótów klawiaturowych pozwala lepiej wykorzystać potencjał Power Query i przyspieszyć codzienne czynności związane z modelowaniem danych. Jeśli chcesz jeszcze skuteczniej wykorzystywać możliwości Power Query, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Triki związane z filtrowaniem i sortowaniem danych

Filtrowanie i sortowanie to jedne z najczęściej używanych funkcji Power Query, jednak wiele osób korzysta z nich w sposób podstawowy, nie wykorzystując pełni ich możliwości. Oto kilka trików, które pomogą Ci szybciej i bardziej efektywnie przetwarzać dane.

• Filtrowanie dynamiczne z użyciem wartości z innych tabel – zamiast wpisywać wartości ręcznie, możesz powiązać filtr z listą z innego źródła (np. listą dozwolonych produktów lub klientów). Pozwala to tworzyć bardziej elastyczne i aktualizujące się zapytania.
• Stosowanie warunków złożonych – Power Query umożliwia tworzenie filtrów opartych na wielu kryteriach, np. filtruj wiersze, gdzie Status = "Aktywny" i Data > 01.01.2023. Tego typu logikę można budować zarówno interfejsem, jak i edytując kod M.
• Filtrowanie według pozycji wierszy – zamiast filtrować po wartościach kolumn, można np. wybrać tylko pierwsze 100 wierszy, co jest przydatne przy analizie dużych zbiorów danych.
• Sortowanie wielopoziomowe – Power Query pozwala sortować dane nie tylko po jednej kolumnie, ale też według kolejnych poziomów. Np. najpierw sortuj po regionie, a następnie po dacie.
• Unikanie sortowania na wczesnym etapie przekształceń – sortowanie potrafi znacząco spowolnić działanie zapytań, dlatego warto odłożyć je na jak najpóźniejszy etap transformacji danych. Przemyślane rozmieszczenie sortowania ma kluczowe znaczenie dla wydajności.

Warto pamiętać, że zarówno filtrowanie, jak i sortowanie można wykonywać z poziomu interfejsu, ale także poprzez bezpośrednią edycję kodu M. Przykładowo, aby posortować dane według kolumny Data malejąco, można użyć poniższego kodu:

Table.Sort(Source, {{"Data", Order.Descending}})

Dzięki sprytnemu wykorzystaniu tych funkcji możesz znacznie zredukować czas potrzebny na przygotowanie danych i uniknąć błędów wynikających z ręcznych operacji. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Zarządzanie krokami zapytań i ich optymalizacja

Jedną z kluczowych cech Power Query jest możliwość tworzenia kroków zapytań, które odpowiadają poszczególnym etapom transformacji danych. Odpowiednie zarządzanie tymi krokami ma ogromny wpływ na czytelność, wydajność i elastyczność całego procesu przekształcania danych.

Każda transformacja wykonana w edytorze Power Query zostaje zapisana w postaci kroku – widocznego po prawej stronie w panelu „Kroki zastosowane”. Dzięki temu użytkownik może:

• łatwo cofnąć się do wcześniejszego etapu przekształceń,
• dodać nowe operacje w konkretnym miejscu,
• zmodyfikować lub usunąć istniejące kroki,
• uzyskać pełen wgląd w logikę zapytania.

Praktyczne zalecenia przy pracy z krokami zapytań:

• Nazywaj kroki zrozumiale: domyślne nazwy typu „Zmieniono typ” mogą być mylące; warto ręcznie edytować nazwy kroków, aby odzwierciedlały ich funkcję.
• Unikaj zbędnych kroków: każdy krok to dodatkowe obciążenie dla silnika zapytań. Zbędne operacje warto usuwać, szczególnie jeśli nie zmieniają danych lub powielają wcześniejsze działania.
• Łącz podobne transformacje: np. zmiany typów kolumn można często zastosować w jednym kroku, zamiast tworzyć wiele oddzielnych.
• Uważaj na kolejność kroków: niektóre operacje (np. filtrowanie lub sortowanie) mogą znacząco wpływać na wydajność, w zależności od tego, kiedy są wykonywane.

Porównanie dwóch podejść ilustruje różnice:

Dodatkowo, można ręcznie edytować kod M, który kryje się za każdym krokiem. Umożliwia to nie tylko głębszą personalizację działań, ale i łączenie wielu transformacji w pojedynczym kroku. Przykład:

let
  Źródło = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Dane"]}[Content],
  Filtr = Table.SelectRows(Źródło, each [Wartość] > 0),
  Sortowanie = Table.Sort(Filtr, {{"Data", Order.Ascending}})
in
  Sortowanie

Odpowiednie zarządzanie krokami to nie tylko kwestia estetyki – to realna oszczędność czasu przy dalszym utrzymaniu i rozbudowie zapytań Power Query. Jeżeli chcesz jeszcze lepiej poznać możliwości dodatków Power Query i Power BI, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

Automatyzacja transformacji danych za pomocą parametrów

Parametry w Power Query to potężne narzędzie, które pozwala w prosty sposób uczynić zapytania bardziej elastycznymi i dynamicznymi. Dzięki nim możemy zautomatyzować wiele procesów, które normalnie wymagałyby ręcznej ingerencji za każdym razem, gdy zmieniają się dane wejściowe lub zakres analizy.

Parametry działają jak zmienne – możemy przypisać im wartości, które następnie są wykorzystywane w zapytaniach, np. jako filtry, elementy ścieżek źródłowych, liczby progowe czy warunki logiczne.

Oto kilka głównych zastosowań parametrów:

• Dynamiczne filtrowanie danych (np. wybór roku, działu, zakresu dat)
• Automatyczne ładowanie danych z różnych źródeł (np. pliki o zmiennej nazwie lub lokalizacji)
• Tworzenie szablonów zapytań do wielokrotnego użycia
• Optymalizacja pracy z dużymi zbiorami danych poprzez ograniczenie zakresu ładowanych informacji

W poniższej tabeli zestawiono najczęstsze typy parametrów oraz przykładowe zastosowania:

Aby utworzyć parametr w Power Query, należy przejść do zakładki „Zarządzaj parametrami”, określić jego nazwę, typ, wartość domyślną i opcjonalny opis. Tak zdefiniowany parametr można następnie wykorzystać bezpośrednio w krokach zapytań – np. jako argument funkcji Table.SelectRows:

Table.SelectRows(Źródło, each [Rok] = RokWybrany)

Stosowanie parametrów znacząco zwiększa skalowalność i powtarzalność rozwiązań opartych na Power Query. Dzięki nim możliwe jest tworzenie szablonów raportów czy analiz, które można łatwo dostosować do różnych scenariuszy bez konieczności ręcznego modyfikowania każdego zapytania.

Wskazówki dotyczące pracy z dużymi zbiorami danych

Power Query świetnie sprawdza się w pracy z dużymi wolumenami danych, jednak aby w pełni wykorzystać jego możliwości i uniknąć spowolnień, warto znać kilka kluczowych zasad. Odpowiednie podejście do przetwarzania dużych plików może znacząco skrócić czas ładowania i poprawić stabilność pracy.

Oto najważniejsze wskazówki, które pomogą Ci efektywnie zarządzać dużymi zbiorami danych:

• Pracuj na podglądzie danych: Power Query domyślnie operuje na ograniczonej liczbie wierszy podczas projektowania zapytań. Wykorzystuj ten mechanizm, aby tworzyć i testować transformacje na mniejszej próbce, a pełne dane ładuj dopiero po zakończeniu przygotowań.
• Unikaj zbędnych kroków pośrednich: Każdy dodatkowy krok zapytania zwiększa obciążenie. Staraj się łączyć operacje i usuwać niepotrzebne transformacje, które nie wpływają na końcowy wynik.
• Filtruj jak najwcześniej: Wprowadzanie filtrów już na początku zapytania ogranicza ilość danych przetwarzanych w kolejnych krokach, co znacząco wpływa na wydajność.
• Wyłącz ładowanie nieużywanych zapytań: Jeżeli zapytanie służy wyłącznie jako źródło danych dla innych transformacji, ale nie jest ładowane do modelu, warto zaznaczyć opcję "Wyłącz ładowanie". Odciąża to pamięć i zwiększa szybkość działania.
• Używaj buforowania danych: W niektórych przypadkach pomocne jest skorzystanie z funkcji buforowania, która zapisuje wynik zapytania w pamięci i ogranicza wielokrotne przeliczanie tych samych danych.
• Rozważ dzielenie danych na mniejsze części: Gdy jeden plik lub źródło zawiera zbyt wiele informacji, rozbicie go na mniejsze, łatwiejsze do przetwarzania jednostki może znacząco poprawić komfort pracy.

Praca z dużymi zbiorami danych w Power Query może być szybka i efektywna, pod warunkiem stosowania odpowiednich praktyk. Nawet proste zmiany w sposobie przetwarzania danych potrafią przynieść zauważalną poprawę wydajności.

Podsumowanie i dalsze źródła nauki

Power Query to niezwykle potężne narzędzie, które pozwala użytkownikom Excela oraz Power BI na szybkie i intuicyjne przekształcanie danych bez konieczności pisania skomplikowanego kodu. Dzięki możliwości łączenia danych z różnych źródeł, czyszczenia ich i przygotowywania do dalszej analizy, Power Query staje się nieodzowną częścią codziennej pracy analityków, finansistów i wszystkich, którzy pracują z dużymi wolumenami informacji.

W tym artykule skupiliśmy się na praktycznych trikach, które ułatwiają i przyspieszają pracę w Power Query. Od funkcji interfejsu, przez skróty klawiaturowe, po metody automatyzacji – te techniki pomogą Ci wyciągnąć maksimum z tego narzędzia.

Jeśli chcesz dalej rozwijać swoje umiejętności w Power Query, warto sięgnąć po dodatkowe źródła, takie jak:

• Oficjalna dokumentacja Power Query dostępna na stronie Microsoft Learn
• Kursy online oferowane przez renomowane platformy edukacyjne, np. LinkedIn Learning czy Coursera
• Fora społecznościowe i grupy dyskusyjne, gdzie użytkownicy dzielą się pytaniami i rozwiązaniami
• Blogi ekspertów zajmujących się Power BI i Power Query, zawierające ciekawe case-study i praktyczne porady

Regularna praktyka oraz śledzenie nowości w narzędziu pozwolą Ci nie tylko efektywniej pracować, ale także tworzyć coraz bardziej zaawansowane i dynamiczne rozwiązania analityczne. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

NotebookLM vs ChatGPT vs manus.im – które narzędzie wybrać do analizy dokumentów? 12 grudnia 2025

NotebookLM – nowy sposób pracy z dokumentami, raportami i badaniami 10 grudnia 2025