Ultimátní intro do jazyka Power Query M

tl;dr „M“ je jazyk používaný v Power Query pro transformaci, filtrování a kombinování dat. Power Query automaticky generuje kód M na základě vašich akcí v uživatelském rozhraní, ale pro složitější operace jej lze psát i ručně. M funguje převážně voláním předdefinovaných funkcí, které upravují data krok za krokem, což z něj činí intuitivní a snadno naučitelný jazyk.

Upozornění: Tento článek je určen pro začátečníky a nepůjde do hloubky jazyka M. Jeho cílem je seznámit vás s „M“, abyste jej mohli začít používat již dnes na základní úrovni.

Co je "M"?

M neznamená „Microsoft,“ jak byste možná očekávali. Místo toho označuje „Mash-up,“ což odráží jeho účel – kombinování více datových zdrojů do jednoho dobře strukturovaného datasetu nebo dotazu. Toto je však neoficiální vysvětlení. Microsoft nikdy oficiálně nedefinoval, co přesně „M“ znamená.

Jazyk M se primárně používá v Power Query (Power BI, Excel, Dataflows atd.), kde jeho hlavním cílem je úprava datasetů podle vašich potřeb. To zahrnuje transformaci, filtrování a kombinování různých datových zdrojů do jednoho celku. Pokud jste již pracovali s Power Query, možná jste si všimli kódu M v řádku vzorců (formula bar). Každá akce, kterou v Power Query provedete, generuje na pozadí kód M – tudíž, jste se s Mkem už vlastně nepřímo seznámili.

Kód v jazyce M pro tabulku filtrovanou s prodeji vyššími než 130.

Proč jenom "klikání" nestačí

Klikání—interakce s UI—je primární způsob práce v Power Query a vlastně to i dává smysl. Power Query nabízí spoustu možností pro úpravu dat ve formě tlačítek a většinou to plně postačí. Když ale pracujete se špatně strukturovanými daty nebo potřebujete provést složité úpravy – a změna na zdroji není možná – rychle narazíte na limity dostupných tlačítek. Právě tehdy nastává čas začít si „tlačítka“ psát sami.

Jednoduchým příkladem může být odstranění čísel z textu nebo naopak. Představte si, že máte sloupec s textovými hodnotami, ale z nějakého důvodu každý záznam obsahuje i ID s proměnlivou délkou.

Slupec s textem i čísly

Vaším cílem by bylo buď zachovat čísla, nebo text. Zkusme druhou možnost a ponechme pouze text. K tomu byste museli napsat něco takového:

Odstraň číslice z textu

= Table.TransformColumns(source, {{"customer", each Text.Remove(_, {"0".."9"}), type text}})

Text bez číslic

Vím, že technicky existuje funkce v Rozdělit sloupec (Split Column), která umožňuje rozdělit podle číslic a nečíselných znaků. Nicméně přidává další kroky, protože vytvoří nový sloupec místo úpravy toho stávajícího.

Jak můžete vidět, kód využívá několik vestavěných funkcí, které přijímají parametry. To je v kostce jazyk M – vytváříte sekvenci kroků pomocí těchto funkcí a postupně upravujete svůj datový zdroj.

To však byla jen ukázka. Pojďme udělat krok zpět a začít od základů jazyka M.

Koncept M

"M" je case-sensitive jazyk vzorců. To, že je case-sensitive vám může později přinést spoustu trápení, respektive, pokud na to zapomenete, proto doporučuji si tento fakt zapsat za uši. Jediný účel Mka je transformovat data do krásných a struktorovaných dotazů, které poté můžete použít pro efektivní modelování, například v Power BI.

Mko víceméně funguje jako sada postupných kroků, které vaše data postupně upravují a vylepšují. Každý krok navazuje na ten předchozí (obecně), tudíž vytvoříte plynulý proud "vylepšováků". Abychom tyto kroky definovali, používáme klíčová slova let and in.

let, in ("letin") a proměnné

let a in  jsou párová klíčová slova, což znamená, že ke každému let musí existovat odpovídající in. Můžete je vnořovat do sebe, jen si dejte pozor, abyste je správně spárovali.

let slouží k definování proměnných, zatímco in určuje výstup – a tím může být proměnná nebo vlastně cokoli jiného.

let
    a = 10,
    b = 20
in
    a+b

Tento jednoduchý kód přidává dvě proměnné a vrací jejich součet pomocí části in.

Uvnitř let-in výrazu můžete definovat libovolný počet proměnných, přičemž každá z nich je oddělena čárkou. Výsledek můžete vrátit přímo a nechat ho tak, jak je.

Já ale osobně vždy preferuji vracet proměnnou místo přímého zápisu výsledného výrazu. Proč?

• Jednoduší ladění/debugging – Místo přepisování výsledku na více místech můžete definovat vše jako proměnnou a snadno je zaměňovat, abyste viděli, co se děje v jednotlivých krocích.

• Lepší přehlednost v UI – Pokud vrátíte proměnnou (zejména tu poslední), Power Query vytvoří sekvenci viditelných kroků v okně Query Settings → Applied Steps window, což usnadní sledování a kontrolu transformací.

Query Setting bez vrácení poslední proměnné

Změňme předchozí řešení a přidejme třetí proměnnou, která sečte proměnné a a b—pojmenujeme ji třeba c.

Místo zapsání výpočtu do "in" části, uchováme výpočet v proměnné c a poté ji taky vrátíme jako výsledek:

let
    a = 10,
    b = 20,
    c = a + b
in
    c

Query Settings teď bude též vypadat lépe, protože nám umožní vizuálně přepínat mezi jednotlivými proměnnými v okně Applied Steps. Díky tomu je mnohem snazší ověřit správnost každého kroku.

Query Setting, když vracíte poslední proměnnou

Neexistuje žádné striktní pravidlo pro escapování znaků, odsazení nebo mezery ve struktuře let-in. Máte volnost ve formátování, bohudíky/žel.

Já však osobně preferuji udržovat kód přehledný správným odsazením vnořených prvků, což zlepšuje čitelnost a usnadňuje orientaci.

Proměnné mohou mít téměř libovolné názvy – můžete použít camelCase, snake_case, kebab-case, nebo PascalCase.  Dokonce můžete použít i mezery, ale z praktického hlediska to nedoporučuji.

Každá proměnná, která obsahuje speciální znak (*mezera, @, #, $, %, &, , -, etc.), rezervované klíčové slovo, či začínající číslem požaduje speciální zápis: #"název proměnné".

Pamatujte, že názvy proměnných musí být jedinečné (alespoň v rámci jednoho let-in), a pokud použijete stejný název s i bez speciálního zápisu, Power Query je bude brát jako jednu a tu samou proměnnou.

Názvy proměnných musí být jedinečné

Základní operátoři

M má poměrně jednoduché základní operátory, které jsou snadno pochopitelné. Rozdělím je do několika kategorií:

• Arithmetic Operators

  • + Sčítání

  • - Odčítání

  • * Násobení

  • / Dělení

• Comparison Operators

  • = Rovná se

  • <> Nerovná se

  • < Menší než

  • > Větší než

  • <= Menší než nebo se rovná

  • >= Větší než nebo se rovná

• Logical Operators

  • and Logické AND

  • or Logické OR

  • not Logické NOT

• Text, Record, List

  • & Spojení

• Special Operators

  • ? - Pole může být null ( [field]? )

  • ?? - coalesce - vrátí první hodnotu, která není null ( null??"abc" )

  • .. - interval ( {0..9} ) - vrátí seznam čísel v daném rozsahu 0-9

Základní datové typy

V jazyce M máme několik datových typů s unikátním zápisem. Zde je základní seznam těch, které budete nejčastěji potřebovat (skutečný zápis je zvýrazněn:

• Čísla

  • number → Desetinné číslo (e.g., 123.45)

  • integer → Celé číslo (e.g., 10)

• Text

  • text → Textový řetězec (e.g., "Hello")

• Logická

  • logical → Logická (true or false)

• Null

  • null → Představuje prázdné/nedefinované hodnoty

• Datum a čas

  • date → #date(2024, 2, 5)

  • time → #time(12, 30, 0)

  • datetime → #datetime(2024, 2, 5, 12, 30, 0)

  • datetimezone → #datetimezone(2024, 2, 5, 12, 30, 0, 1, 0)

  • duration → #duration(1, 2, 30, 0)

• Seznam / List

  • list → Seřazená kolekce data (e.g., {1, 2, 3})

• Záznam / Record

  • record → Kolekce key-value párů (e.g., [Name = "John", Age = 30])

• Tabulka

  • table → Struktorovaná data se sloupci a řádky (e.g., #table({"Column1", "Column2"}, {{1, "A"}, {2, "B"}}))

Existuje několik dalších datových typů, ale tyto patří mezi nejpoužívanější. V jazyce M můžete libovolně kombinovat různé datové typy – například můžete mít seznam, kde každý prvek je záznam, a tento záznam může obsahovat další seznam, a tak dále. Pokud jste někdy pracovali se zanořeným JSON souborem, v Power Query můžete vytvořit něco velmi podobného.

Mějte ale na paměti, že cílem dotazů načítaných do Power BI modelu by měla být co nejvíce „zploštělá“ tabulka, namísto složitých vnořených struktur.

Mimochodem, práce s JSONem v Power Query je docela "pohodinda", na pár kliků máte rozevřený celý JSON.

Klíčová "klíčová slova"

V jazyce M existuje mnoho dalších klíčových slov, ale protože jde o průvodce pro začátečníky, zmíním jen ta, která se používají nejčastěji:

• Podmíněná logika

  • if ... then ... else → Definuje podmínky pro větvení logiky

    • Příklad: if 5 > 3 then "Yes" else "No"

• Funkce a iterace

  • each → Vytváří anonymní funkci pro iteraci

    • Příklad: List.Transform({1, 2, 3}, each _ * 2)

  • as → Určuje očekávaný datový typ pro parametr nebo proměnnou

    • Příklad: (x as number)=>

• Zpracování chyb

  • try ... otherwise → Zachytí chyby a poskytne záložní hodnotu

    • Příklad: try 1 / 0 otherwise "chyba"

• Kontrola a konverze typů

  • is → Ověří, zda hodnota patří k určitému datovému typu

    • Příklad: 123 is number

  • type → Definuje vlastní datový typ, nastavuje datové typy sloupců nebo zajišťuje konzistenci typů

    • Příklad type [Name = text, Age = number]

    • Příklad Table.AddColumn(tbl, "column", each 1, type number)

Koncep předpřipravených funkcí

Jak jsem už zmínil, M obsahuje stovky vestavěných funkcí, které můžete použít k úpravě dat. Aby vám usnadnili práci, jsou přehledně rozdělené do kategorií a jejich názvy obvykle přesně vystihují, co dělají.

Jako bonus vám Power Query při inicializaci proměnné napoví potřebné parametry spolu s krátkým vysvětlením.

Například:

Dokumentace parametrů funkce

Pokud má funkce volitelné parametry, stačí zadat všechny povinné a přidat čárku – Power Query vám pak odhalí tajné tipy k dalším možnostem. Každá další čárka odkryje další volitelný parametr. Pokud se žádné nápovědy nezobrazí, znamená to, že funkce žádné volitelné parametry nemá.

Technicky vzato můžete prostě „spamovat“ čárky, dokud se neukážou volitelné parametry. Například takhle: Table.AddColumn(,,,)

Odhalený columnType jako volitelný parameter

Další možností (pokud jste fanoušci klikání) je použít malé šipky kolem čísla v levém dolním rohu. Ty vám odhalí všechny „tajné“ parametry – i bez zadání všech povinných hodnot.

Odhalený columnType jako volitelný parameter s použitím šipek

Jak můžete vidět, tato funkce (jak napovídá její název) přidává do tabulky nový sloupec na základě zadaných kritérií. Názvy funkcí v jazyce M obvykle začínají typem dat, za kterým následuje tečka a konkrétní operace, kterou funkce provádí.

Tato syntaxe pojmenování je v M většinou konzistentní, což usnadňuje orientaci v dostupných funkcích.

Jak začít psát "Mko"

Teď, když jsme si prošli základy a klíčové koncepty, jak to vlastně všechno začít používat? Znamená učení jazyka M, že musíte přestat klikat na tlačítka? Rozhodně ne. Klikání je stále užitečná a efektivní metoda, která vám může ušetřit spoustu času – i když jste expert na M.

Pokud se ale přistihnete, že musíte pro jednu jedinou úlohu proklikat spoustu tlačítek, zkuste se na chvíli zastavit a zamyslet se: Nešlo by to vyřešit jedním chytrým krokem v M? Často tím nejen zjednodušíte proces, ale také zlepšíte výkon celého dotazu.

Příklad #1

Pravděpodobně #1 go-to operace.

Pojďme se podívat na jednu z nejčastěji používaných funkcí v jazyce M: Table.AddColumn(). Jak už název napovídá, tato funkce přidává do tabulky nový sloupec. Podívejme se blíže na to, jak funguje.

Table.AddColumn(table as table, newColumnName as text, columnGenerator as function, optional columnType as nullable type) as table

Tato funkce přijímá 4 parametry – 3 jsou povinné, 1 je volitelný.

table as table - u každé tabulkové funkce je prvním parametrem obvykle zdrojová tabulka. To je tabulka, do které chcete přidat nový sloupec, a ve většině případů to bude jednoduše váš předchozí krok.

newColumnName as text - tento krok je jednoduchý – stačí zadat název nového sloupce jako text, což znamená, že musí být v dvojitých uvozovkách.

columnGenerator as function - tady to může začít skřípat. Ale jako začátečník si hlavně zapamatujte – musíte napsat výraz, který se aplikuje na každý řádek zvlášť. Tento výraz může vracet číslo, text, boolean nebo dokonce celou tabulku.

Můžete také přistupovat k hodnotám z jiných sloupců, vždy s ohledem na konkrétní řádek.

Celý tento parametr musí být napsán jako funkce (což si brzy vysvětlíme). A právě to je ta záludná část!

optional columnType as nullable type - v této části můžete předem určit datový typ nového sloupce. Obvykle použijete něco jako "type text" či "type number". Definování typu hned na začátku vám ušetří další krok s transformací „Changed Type“ později.

Pojďme společně přidat několik praktických sloupců.

Toto je naše zdrojová tabulka a aktuální aplikované kroky.

Výchozí tabulka

Applied Steps

Chceme přidat nový sloupec s názvem "totalSales", který vypočítá součin quantity × unitPrice. Tento postup by vám měl být povědomý – ať už přidáváte nový sloupec v Power Query, používáte vzorce v Excelu, nebo funkci SUMX v DAX.

Nejprve zahájíme vlastní krok. To můžete udělat kliknutím na ikonu funkce vedle řádku vzorců.

Pokud nevidíte řádek vzorců, přejděte na kartu View a vlevo klikněte na Formula Bar, čímž ho aktivujete.

Klikněte na tlačítko "fx" vedle řádku vzorců.

Pokud se to podaří, v řádku vzorců uvidíte jako hodnotu poslední provedený krok.

Předchozí krok

Teď zavoláme naši funkci Table.AddColumn().

Table.AddColumn a její možnosti

Tabulka bude odpovídat předchozímu kroku, což je v našem případě "changeTypes". Nový sloupec pojmenujeme "totalSales". Výraz vypočítá součin dvou sloupců: [quantity] a [unitPrice].  Volitelný parametr nastavíme na"type number", aby měl nový sloupec správný datový typ.

Final table with added totalSales

= Table.AddColumn(changeTypes, "totalSales", each [quantity]*[unitPrice], type number)

V kódu si můžete všimnout jednoho extra klíčového slova, které jsem zatím nezmínil –"each". Toto klíčové slovo je "syntax sugar" nebo zjednodušení zápisu. Each by zasloužil samotný článek, nicméně pro zatím si zapamatujte, že each je zkrácený zápis pro (_)=>, funkce s patametrem "_". Tento parametr představuje aktuální řádek jako záznam (record).

()=> je obecný syntax funkce, která příjímá parametry uvnitř.

Pokud bychom vrátili samotný parametr "_", pro každý řádek v iteraci bychom dostali něco takového (záznam/record se čtyřmi poli):

Jeden řádek

V našem případě ale jen bereme dvě pole – quantity a unitPrice – a násobíme je.

Technicky byste to měli zapsat takto: _[quantity] * _[unitPrice], protože jenom "_" reprezentuje celý řádek, a chceme z něj získat hodnoty quantity a unitPrice.

Nicméně díky each, M umožňuje zápis i bez podtržítka – tímto způsobem se Mko snaží být přístupnější, když začínáte.

Každopádně, to je vše, vaše první řádek v Mku.

Poslední věc, v Applied Steps, tento proces vytvoří nový krok "Custom1".

Nově přidaný krok

Pokud byste si měli odnést jen jednu věc z tohoto článku, prosím přejmenovávejte vaše názvy kroků, aby reprezentovali to, co vlastně dělají. Takže dvakrát klikněte na stávájící název nebo zmáčkněte F2  a přiřaďte jí příhodné jméno—něco jako "addTotalSales".

Přejmenovaný krok

Tento zvyk ulehčí práci nejen vám, ale i ostatním. Představte si, že za šest měsíců se váš report zbortí, a vy budete muset znovu zjistit, co každý krok dělá - protože věřte mi, budete si sotva pamatovat, jak se jmenujete.

Samozřejmě, váš report nikdy nespadne! Ale řekněme, že zdědíte report od někoho, kdo tento zvyk neměl... to už je jiný příběh.

Příklad #2

Méně obvyklé pro začátečníky, ale game-changer až trošku poskočíte.

Podívejme se na příklad, který jsem zmínil dříve, odstranění číslic z textu.

Tento scénář jsem vybral, protože ukazuje mnoho drobných technik, které můžete použít. Ve skutečnosti budou vaše vlastní případy použití pravděpodobně mnohem jednodušší, takže se nenechte odradit, pokud to hned nepochopíte – já bych to také nedokázal!

Nejprve naklikejme, jak bychom to mohli provést. Máme několik variant. Můžeme nahradit všechny číslice (10 kroků, 0-9) prázdnými hodnotami, což je však vysoce neefektivní přístup. Druhá možnost by mohla být rozdělení sloupců. Druhá zní lépe.

Rozděl sloupce na číslice a text

Mrkněme na vygenerované Mko.

= Table.SplitColumn(source, "customer", Splitter.SplitTextByCharacterTransition({"0".."9"}, (c) => not List.Contains({"0".."9"}, c)), {"customer.1", "customer.2"})

Toto je docela brutál, i pro zkušené veterány. Nicméně můžeme vidět náznaky technik, které se dají využít později.

Okej, toto bylo klikání, teď se vrátíme o krok zpět a zjistíme, jak to napsat lépe. Hlavní kritéria jsou: minulé řešení vytváří další sloupec (což nechceme), navíc chceme zachovat text pouze v existujícím sloupci. Jaký je tedy plán?

Nejprve zahájíme vlastní krok. Můžete to udělat kliknutím na ikonu funkce vedle řádku vzorců. Pokud nevidíte řádek vzorců, přejděte na pás karet Zobrazení a povolte jej kliknutím na Řádek vzorců vlevo.

Přidej vlastní krok

Víme, že chceme upravit tabulku. Začněme psát "Table" a podívejme se, jaké máme možnosti:

Seznam fukncí pro datový typ tabulky

Existuje mnoho funkcí a vaše první hledání může chvíli trvat – což je v pořádku.

Jedna silná a všestranná funkce, kterou stojí za to se naučit, je Table.TransformColumns(). Tato funkce vám umožňuje definovat seznam sloupců a specifikovat pro ně transformace. Je to skvělá funkce, když chcete upravovat existující sloupce a zároveň nevytvářet sloupce nové.

Table.TransformColumn()

Máme dva povinné parametry. První je tabulka, což by mělo být jednoduché - obvykle to bývá váš předchozí krok, a v našem případě je to krok nazvaný "source".

Druhý parametr je trochu speciální a vyžaduje specifickou syntaxi. Pokud si nejste jisti nějakou funkcí, Microsoft má oficiální dokumentaci k dispozici, takže se na ni kdykoli můžete podívat. Pro tuto konkrétní funkci je dokumentace k dispozici zde.

Syntaxe pro druhý parametr je seznam transformací sloupců, kde každá položka je dalším seznamem obsahujícím 2 až 3 parametry. Vypadá to nějak takto:

Table.TransformColumns(source,  
    {  
        { column name, transformation, new column type }  
    }  
)

Prvním parametrem je název existujícího sloupce – v našem případě "customer". Druhým parametrem je transformační funkce, která definuje operaci aplikovanou na každý řádek v tomto sloupci.

V našem případě chceme odstranit číslice z textu. Najděme tedy funkci, která by nám pomohla. Napíšeme "Text" a jde se hledat:

Textové funkce

Opět máme spoustu možností, funkce jako Text.Remove, Text.Replace a další. Mnohé z nich nám mohou pomoci dosáhnout požadovaného výsledku, ale některé budou účinnější než jiné.

Vybereme třeba Text.Remove.

Text.Remove a její parametry

Text.Remove potřebuje dva parametry. Prvním je text, který chceme upravit, a druhým jsou znaky, které chceme odstranit.

Text, který upravujeme, je reprezentován podtržítkem (_), které drží hodnotu aktuálního řádku při použití each. Tento koncept by mohl být samostatným tématem, ale prozatím si zapamatujte: kdykoliv použijete each pro definování funkce, aktuální položka v rozsahu je přístupná přes _.

V našem případě bude Table.TransformColumns procházet všechny řádky ve sloupci "customer" a _ bude představovat hodnotu každého jednotlivého řádku, když je zpracováván.

Druhý parametr funkce Text.Remove vyžaduje, abychom uvedli jednotlivé znaky, s kterými se už nekamarádíme - chceme se jich zbavit. V tomto případě chceme odstranit jakýkoliv výskyt konkrétní číslice, tedy 0-9. Abychom zajistili jednotlivý výmaz, musíme definovat seznam obsahující všech deset číslic.

Buď ho můžeme napsat manuálně:

{"0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"}

Nebo si ulehčit život a napsat interval:

{"0".."9"}

Operátor .. představuje rozsah a Power Query automaticky vyplní chybějící hodnoty mezi "0" a "9". I když jsou tyto hodnoty napsány jako text, Power Query vyhledá jejich Unicode hodnoty a vyplní sekvenci na základě číselné reprezentace počátečního a koncového znaku.

V tomto případě dostaneme stejný výsledek jako ručně vytvořený seznam. Podobně by fungoval stejný přístup i pro anglickou abecedu, například:

{"A".."Z"}

Toto by vygenerovalo {"A", "B", "C", ..., "Z"}, protože velká anglická písmena jsou uložena sekvenčně v Unicode.

Když teď dáme všechny kroky dohromady, dostaneme:

Table.TransformColumns s vyplněými povinnými parametry

Nakonec můžeme zmínit volitelný parametr "new column type", který nám umožňuje přímo nastavit datový typ sloupce.

Ve výchozím nastavení Table.TransformColumns odstraní jakýkoli dříve přiřazený datový typ pro upravovaný sloupec. Abychom se vyhnuli nutnosti jej znovu přiřazovat v samostatném kroku, můžeme použít tento volitelný parametr a rovnou jej nastavit na typ text.

Pro tip: Pokud vaše změny převádějí text na číslo a nastavíte volitelný parametr na typ čísla, Power Query může stále vnímat jako text - to chcete (joke). Abyste tomu zabránili, jednoduše zabalte výsledný výraz do Number.From().

Vyplněné funkce Table.TransformColumns()

Opravený sloupec Customer

A máme hotovo! Váš první řádek v Mku. 🎉

A teď si představte,všechny ty možnosti, jak si ulehčit spoustu kliků. Pamatujte si, že vždy existuje způsob, jak něco udělat lépe, a M vám to umožní.

Klíčové funkce na zapamatování

As a bonus, I’ll make your life easier by listing a few core functions that are super common in everyday M coding. The order has no particular meaning.

 Funkce tabulky

• Table.TransformColumns(table, transformations, optional columnType) – Upraví hodnoty v existujících sloupcích.

• Table.ColumnNames(table) – Dodá seznam názvu sloupců.

• Table.Column(table, columnName) – Získá obsah sloupce jako seznam/list.

• Table.Buffer(table) – Uloží aktuální stav tabulky do paměti.

• Table.SelectRows(table, condition as function) – Vyfiltrujte tabulku podle podmínky.

Funkce seznamu/listu

• List.Distinct(list) – Vyhodí duplicity ze seznamu.

• List.Transform(list, transformation as function) – Pro každý řádek vyhodnotí výraz.

• List.Select(list, condition as function) – Vyfiltruje seznam podle podmínky.

• List.Contains(list, value) – Zkontroluje, jestli hodnota existuje v seznamu.

• List.Count(list) – Sečte počet položek v seznamu.

• List.Dates(start, count, step) – Vygeneruje seznam dat (datumů).

Funkce záznamu/recordu

• Record.FieldNames(record) – Vrátí seznam polí v záznamu.

• Record.SelectFields(record, fieldNames as list) – Ponechá konkrétní pole ze záznamu.

• Record.TransformFields(record, transformations as list) – Transformuje vybrané pole.

• Record.Field(record, fieldName as text) – Vrátí hodnotu konkrétního pole.

Summary

M je výkonný, ale intuitivní jazyk používaný v Power Query pro efektivní transformaci, filtrování a kombinaci dat. I když často stačí klikání přes uživatelské rozhraní, znalost M vám umožní optimalizovat dotazy, snížit počet zbytečných kroků a zvládat složité transformace. Pochopením klíčových konceptů, jako jsou let...in, vestavěné funkce a datové typy, můžete plně ovládnout svá data. Začněte s malými kroky, experimentujte a postupně zapojte M do svého pracovního postupu—ušetří vám to čas a úsilí z dlouhodobého hlediska! 🚀