Wissensstand: Level 1 ⇒ Einsteiger in PQ, keine/kaum Erfahrung
Im ersten Teil dieses Workshops haben Sie mit dem entpivotieren der Daten eines der mächtigsten Tools des Power Query kennengelernt und damit die Basis für eine PivotTabelle gelegt und nach einem etwas verunglückten Versuch auch eine anwendbare PivotTable erstellt. 😉 Nutzen Sie Ihre fertig erstellte Datei, um direkt an den Stand der Dinge anzuschließen. Alternativ biete ich Ihnen mein bis hierher erarbeitest Ergebnis hier zum Download an. Passen Sie bei Bedarf den Pfad der Datenquelle an.¿ Diese PQ-Daten (das Abfrage-Ergebnis) hatten noch ein kleines Manko: In der PivotTabelle waren die Monate reiner Text also keine kalendarischen Daten, darum ist im PivotTable auch keine „echte” Gruppierung nach Quartalen möglich gewesen. Die Schlussfolgerung: Die Spalte mit den Monatsnamen muss vom Datentyp Datum sein, damit das Vorhaben gelingt.
Hinweis: Der hier beschriebene Weg wird für „gestandene” PQ-User fürchterlich umständlich anmuten und gewiss den Gedanken initiieren, dass es mit Einsatz von M-Funktionen schneller, besser, … geht. Stimmt! Aber ich spreche hier Einsteiger in Sachen Power Query an und ich möchte so viel wie möglich per Mausklick abarbeiten. Das erhöht meiner Erfahrung nach die Bereitschaft, sich mit der Thematik PQ weiterhin und auch tiefer auseinander zu setzen.
Also erst einmal ein Wechsel zurück zum Power Query-Editor. Das gelingt gut, wenn Sie im rechten Seitenfenster auf das hier markierte Symbol Klicken (Hinweis: obere und untere Position können auch umgekehrt sein):
Sollten Sie nur das Symbol für die PivotTabelle sehen, dann bitte im Menü Daten | (Gruppe Abfragen und Verbindungen) Abfragen und Verbindungen anklicken. Nach dem öffnen der Abfrage sind Sie wieder im PQ-Editor; markieren Sie als erstes die Spalte Monat¿. Wechseln Sie zum Menü Transformieren | (Gruppe Textspalte) Format | Präfix hinzufügen. Geben Sie in das Textfeld (Wert) ein: 1. (also die Ziffer 1, ein Punkt . und ein Leerzeichen) und dann OK.
Theoretisch könnten Sie aus diesen Werten bereits ein echtes Datum generieren. Aber das würde das Gesamtbild verfälschen, denn Power Query reagiert hier genau wie Excel und würde automatisch das aktuelle Jahr für das generierte Datum verwenden. Und das kann es doch wohl nicht sein… Darum noch einmal Format | Suffix hinzufügen und geben Sie in das Textfeld erst ein Leerzeichen und dann (für das Jahr) 2018 ein.
Das ganze sieht jetzt zwar wie ein Datum aus, aber an der linksbündigen Ausrichtung erkennen Sie, dass es sich immer noch um einen Text handelt. Bei weiterhin markierter Spalte in der Gruppe Datum & Uhrzeit ein Klick auf Datum | Analysieren. Und jetzt ist es tatsächlich ein Datum, was Sie auch am Symbol links in der Überschrift erkennen; es soll einen Kalender darstellen. Ein Klick auf Start | Schließen & laden und Sie gelangen umgehend in die PivotTabelle, wo die Text-Monatsnamen durch das Datum ersetzt worden sind.
Trotz allem denke ich „naja”, denn am 1. Januar 2018 ist ja garantiert noch nicht der gesamte Monatsumsatz erreicht worden. 😉 Um Irritationen vorzubeugen wäre beispielsweise Januar 2018 oder die Anzeige des letzten Tag des Monats einfach besser.
Monatsname und Jahr
Im Pivot-Feld Monat steht ja schon ein echtes, wenn auch nicht zutreffendes Datum. Wenn es aber nur um die Optik, die Darstellung in der PivotTable geht, dann können Sie das Aussehen mit geringem Aufwand anpassen. Falls erforderlich, wechseln Sie im rechten Seitenfenster zurAnsicht für die Pivot-Bearbeitng (die beiden Schaltflächen oben rechts). Klicken Sie im rechten Seitenfenster (PivotTable-Felder) im unteren Bereich im Kasten Zeilen auf das Feld Monat. Im Dropdown wählen Sie dann Feldeinstellungen. In diesem Fenster und dort ein Klick auf die Schaltfläche Zahlenformat:
Idealerweise werden Sie das Benutzerdefiniert-Zahlenformat auswählen und als Format dann MMMM JJJJ wählen bzw. anpassen. Wenn Sie dann noch die Überschriften abändern und die Umsatz-Spalte als Währung formatieren, sieht das ganze so aus:
Das sieht doch schon einmal richtig gut aus; der Monat ist voll ausgeschrieben und das Jahr vierstellig. Bedenken Sie aber, dass hinter den kalendarischen Daten immer noch das Datum des Monatsersten steht. Wenn andere, unerfahrene User daran „herumspielen”, kann es rasch zu Irritationen bzw. unangenehmen Überraschungen kommen. 🙁
In diesem Stadium sind die Pivot-Daten noch nicht gruppiert. In dem Moment, wo sie eine Pivot-Gruppierung nach Monaten und/oder Quartalen vornehmen, wird der Monatsname unabdingbar in 3‑stelliger Kurzschreibweise dargestellt. Schade… (Stand Anfang 2023)
Klassisches Datum, Monatsende
Derzeit basieren die Pivot-Daten ja jeweils auf dem Monatsersten. Und wenn Sie beispielsweise wegen einer international verwendbaren Darstellung ein klassisches Datum im Format tt.MM.jjjj in der Spalte mit den Monaten und den Produkten anzeigen lassen wollen, sollte es der Klarheit wegen der letzte Tag des entsprechenden Monats sein. Wechseln Sie dazu wieder in den Power Query-Editor. Natürlich wäre es möglich, jedem Monat die Anzahl der Tage per Hand zuzuweisen. Aber erstens wäre das mit einigem Aufwand verbunden und zweitens ist dann auch noch das Problem „Februar”, der bekanntlich alle vier Jahre ein Schaltjahr ist und nicht 28 sondern 29 Tage hat.
Power Query bietet Ihnen hier eine sehr gute, aus meiner Sicht elegante Möglichkeit an, das jeweilige Monatsende zu berechnen. Markieren Sie die Spalte Datum, wechseln Sie erforderlichenfalls in das Menü Transformieren und Datum | Monat | Monatsende. Und Voila, es wird für jeden Monat (auch in Schaltjahren) das korrekte Monatsende als kalendarischen Datum dargestellt. Schließen & laden und in der PivotTabelle wird das korrekte Datum des Ultimo angezeigt. Wenn Sie vorher das Zeilenformat auf die Langform angepasst haben, ändern Sie es auf das gewünschte Standard-Datum z.B. TT.MM.JJJJ.
Und wie gewohnt hier mein erarbeitetes Ergebnis (allerdings noch mit der Langform der Monate, die Änderung werden Sie gewiss selber schaffen 😉 ).
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