Was ist Power Query?
Abrufen und Transformieren (Get & Transform)
Power Query ist das Werkzeug zum Importieren und Aufbereiten von Daten in Excel und Power BI: Du beschreibst einmal, wie Daten aus einer Quelle geladen, bereinigt und zusammengeführt werden, und wiederholst diese Schritte danach per Klick.
Wenn du jeden Monat dieselbe Exportdatei öffnest und dieselben Spalten löschst, umbenennst und in Zahlen umwandelst, beschreibt Power Query diese Handgriffe einmal.
KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
- Steckt in
- Excel, Power BI und Dataflows
- Heißt in Excel
- Abrufen und Transformieren
- Sprache
- M, sichtbar im erweiterten Editor
- Typisch bei
- Monatlich wiederkehrenden Importen
Schritte statt Handarbeit
Jede Änderung, die du im Editor vornimmst, wird als benannter Schritt mitgeschrieben: Spalten entfernen, Datentypen setzen, Leerzeilen filtern, Werte ersetzen, Spalten teilen. Diese Liste steht am Rand und lässt sich einzeln ändern, umsortieren oder löschen. Am Ende ist nicht die Tabelle das Ergebnis, sondern die Anleitung, wie sie entsteht.
Kommt im nächsten Monat eine neue Datei mit demselben Aufbau, tauschst du die Quelle aus oder legst sie in denselben Ordner und lässt aktualisieren. Die dreißig Handgriffe, die du sonst jedes Mal von Neuem machen müsstest, laufen in einem Durchgang.
Zusammenführen und Anfügen
Zwei Arbeitsweisen decken den größten Teil der Fälle ab. Beim Anfügen hängst du Tabellen mit gleichem Aufbau untereinander, etwa zwölf Monatsexporte zu einer Jahresliste. Beim Zusammenführen verbindest du zwei Tabellen über eine gemeinsame Spalte und holst dir Felder aus der zweiten dazu, ähnlich einem Nachschlagevorgang, nur ohne Formel.
Besonders nützlich ist der Import eines ganzen Ordners: Power Query liest alle Dateien darin, wendet dieselben Schritte auf jede an und stapelt das Ergebnis. Neue Dateien im Ordner werden beim nächsten Aktualisieren automatisch mitgenommen.
Wo es klemmt
Der häufigste Ärger entsteht durch Änderungen an der Quelle. Wird eine Spalte umbenannt oder verschoben, bricht jeder Schritt ab, der sich auf den alten Namen bezieht. Wer die benötigten Spalten bewusst behält, statt die unerwünschten zu entfernen, macht Abfragen deutlich robuster gegen solche Wechsel.
Häufig klemmt es auch bei der Datumserkennung. Excel setzt beim ersten Laden Datentypen anhand des Gebietsschemas, und ein englischsprachiger Export kippt dabei Tag und Monat. Das fällt oft erst auf, wenn ein Bericht Umsätze im falschen Monat ausweist.
KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
Power Query und was oft damit gleichgesetzt wird
Ein Makro zeichnet die Befehle auf, die du im Programm auslöst, und arbeitet danach genau diese Schritte wieder ab. Kommen mehr Zeilen dazu oder heißt eine Spalte anders, läuft es ins Leere. Power Query beschreibt stattdessen die Umformung selbst und kommt mit unterschiedlich langen Dateien zurecht.
Power Query endet, wenn die Daten sauber sind. Alles, was danach an Beziehungen und Kennzahlen kommt, gehört ins Datenmodell von Power Pivot.
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Der Aufwand fällt einmal an und nicht jeden Monat wieder
Der Einstieg ist fast immer eine Datei, die jemand seit Jahren von Hand aufbereitet: Kopfzeilen entfernen, überflüssige Spalten löschen, Datumsangaben reparieren, am Ende zwei Listen untereinanderhängen. Power Query hält diese Reihenfolge als Liste von Schritten fest, und beim nächsten Export klickst du nur noch auf Aktualisieren.
Die häufigste Bruchstelle ist der Pfad. Die Abfrage merkt sich, wo die Quelldatei liegt. Wandert sie in einen anderen Ordner oder trägt der Dateiname plötzlich den Monat, steht die Aktualisierung. Wer das kommen sieht, liest gleich einen ganzen Ordner ein statt einer einzelnen Datei.
Die zweite Bruchstelle sind Spaltennamen, denn die Schritte sprechen Spalten namentlich an. Ändert das Vorsystem eine Überschrift, laufen alle folgenden Schritte ins Leere. Dazu kommt die Ländereinstellung beim Schritt mit der Typumwandlung: Ein Datum aus einem englischsprachigen System wird sonst still falsch gelesen, aus dem 4. März wird der 3. April.
Power Query lernen
Den Ordnerimport und das Zusammenführen mehrerer Quellen baust du in den Excel-Kurse zur Datenaufbereitung einmal komplett selbst auf.
Dieselben Abfrageschritte begegnen dir außerhalb von Excel wieder, wofür die Kurse zu Power BI und Power Apps den Rahmen liefern.
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Die Grundlagen
Daten und Pivot
Kurse, die Power Query behandeln
Häufige Fragen
Wo finde ich Power Query in Excel?
Muss ich die Sprache M lernen?
Verändert Power Query meine Ausgangsdatei?
Passt thematisch dazu
Wie du damit Monat für Monat neue Dateien auswertest, ohne sie einzeln zu öffnen und zusammenzukopieren, zeigt die Anleitung zum Zusammenführen ganzer Ordner .
Wenn du gerade überlegst, ob dein nächster Rechenschritt in die Abfrage oder erst in die Auswertung gehört, liest du am besten nach, was Power Query aufräumt und was die Pivot-Tabelle auswertet .
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Yves Hoppe
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