{"id":178128,"date":"2026-01-28T03:36:47","date_gmt":"2026-01-28T02:36:47","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=178128"},"modified":"2026-02-23T13:36:56","modified_gmt":"2026-02-23T12:36:56","slug":"power-query-formeln-ein-umfassender-leitfaden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-formeln-ein-umfassender-leitfaden","title":{"rendered":"Power Query Formeln: Ein umfassender Leitfaden"},"content":{"rendered":"\n

Power Query Formeln bieten viele M\u00f6glichkeiten, Daten in Excel und Power Query zu verarbeiten. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber die verschiedenen Typen und ihre Verwendung wissen musst…<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit Power Query Formeln<\/strong> k\u00f6nnen Excel- und Power BI-Benutzer<\/a> Daten aus mehreren Quellen umwandeln, bereinigen, kombinieren und abfragen. Seine intuitive Benutzeroberfl\u00e4che macht die Datenanalyse f\u00fcr die meisten Menschen in einem Unternehmen zug\u00e4nglich. Der Abfrage-Editor erfordert keinen Code, und das ist es, was eine Demokratisierung der Business Intelligence<\/a> erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Das Tool bietet sogar automatische Datenbereinigungstools<\/a> zum Aufsp\u00fcren und Entfernen von Duplikaten, zur Korrektur von Datenfehlern, zum Entfernen von Leerzeichen oder zur Normalisierung von Datumsangaben. Dar\u00fcber hinaus bietet Power Query<\/a> auch automatische Datenbereinigungstools, z. B. f\u00fcr die Erkennung und Entfernung von Duplikaten, die Korrektur von Datenfehlern, die Entfernung von Leerzeichen oder die Normalisierung von Datumsangaben. Diese Werkzeuge erm\u00f6glichen es den Nutzern, Daten zu bereinigen, ohne Formeln schreiben zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Um die Daten jedoch effizienter und genauer zu manipulieren, k\u00f6nnen fortgeschrittene Nutzer Power Query Formeln<\/strong> verwenden. Sie sind in der Programmiersprache M<\/a> geschrieben. Diese Formeln k\u00f6nnen f\u00fcr Berechnungen, Textmanipulationen, Aggregationen von importierten Daten oder andere Operationen wie Zusammenf\u00fchren, Filtern, Sortieren oder Formatieren verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

Power Query Formeln<\/strong> sind leistungsstark und flexibel und erm\u00f6glichen es dir, die Datenumwandlung an deine spezifischen Bed\u00fcrfnisse anzupassen. In diesem Artikel erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber die verschiedenen Kategorien und wie sie funktionieren!<\/p>\n\n\n\n

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Was ist die Programmiersprache M?<\/h2>\n\n\n\n
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Die Programmiersprache M<\/strong> oder Power Query Formula Language wird in Power Query<\/strong> verwendet, um die Schritte der Datenumwandlung zu beschreiben. Es handelt sich um eine funktionale Sprache, d. h. sie basiert auf Funktionen, die Argumente nehmen und Werte zur\u00fcckgeben.<\/p>\n\n\n\n

Diese Sprache wird in Power Query verwendet, um Formeln zu schreiben: Ausdr\u00fccke, die die durchzuf\u00fchrenden Datenumwandlungen beschreiben. Es ist ein m\u00e4chtiges Werkzeug f\u00fcr ETL und Datenanalyse. Ihre Syntax ist einfach und intuitiv, sodass sie f\u00fcr Personen, die bereits mit anderen Programmiersprachen umgehen, leicht zu erlernen ist. Die verschiedenen Funktionen der Sprache M sind in Bibliotheken organisiert, die nach Themen und Kategorien gegliedert sind.<\/p>\n\n\n\n

Welche Power Query Formeln gibt es f\u00fcr die Textumwandlung?<\/h2>\n\n\n\n

Um Textdaten zu bereinigen<\/strong> und umzuwandeln, werden Textumwandlungsformeln wie LEFT, RIGHT, UPPER, LOWER, PROPER, SUBSTITUTE, TRIM, CONCATENATE und LEN verwendet. Mit ihnen lassen sich Zeichenketten wie Namen, Adressen und Telefonnummern sehr einfach manipulieren. Es ist auch m\u00f6glich, unerw\u00fcnschte Zeichen wie Leerzeichen, Bindestriche oder Klammern zu entfernen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn z. B. eine Liste von Namen unn\u00f6tige Leerzeichen enth\u00e4lt, k\u00f6nnen diese mit der Formel TRIM entfernt werden. Ebenso k\u00f6nnen mit der Formel SUBSTITUTE alle Leerzeichen direkt entfernt werden.<\/p>\n\n\n\n

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Power Query lernen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Formeln zur Datumsumwandlung<\/h2>\n\n\n\n

Um Datums- und Zeitdaten<\/strong> zu manipulieren, werden Datumstransformationsformeln wie DATE, YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND, NOW und TODAY verwendet. Diese Formeln dienen dazu, Zeitdaten einfach zu manipulieren oder sie je nach Bedarf in verschiedene Formate umzuwandeln.<\/p>\n\n\n\n

Wenn du z. B. eine Liste von Datumsangaben in verschiedenen Formaten hast, k\u00f6nnen diese mit der Formel DATEVALUE<\/strong> in ein Standardformat umgewandelt werden. Ein weiteres Beispiel f\u00fcr einen Anwendungsfall ist das Extrahieren des Monats in jedem dieser Daten. In diesem Fall gen\u00fcgt es, die Formel MONTH zu verwenden.<\/p>\n\n\n\n

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Formeln zur Umwandlung von Zahlen<\/h2>\n\n\n\n

Die Manipulation numerischer Daten erfolgt mithilfe der Power Query-Formeln zur Zahlentransformation wie SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT und IF.<\/strong> Das Ziel ist es, grundlegende Statistiken zu berechnen oder mathematische Operationen mit numerischen Daten durchzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Nehmen wir als Beispiel eine Preisliste, die f\u00fcr jedes Produkt eine Spalte enth\u00e4lt. Es ist m\u00f6glich, die Formel SUM mit dem Ziel anzuwenden, den Gesamtumsatz f\u00fcr jedes einzelne Produkt zu berechnen. Und um Preisdaten zu extrahieren, die \u00fcber einem bestimmten Wert liegen, ist nichts einfacher als das: Du kannst die Formel IF anwenden.<\/p>\n\n\n\n

Power Query Formeln: Suchen und Filtern<\/h2>\n\n\n\n

Innerhalb einer Datenliste ist es manchmal notwendig, bestimmte Informationen zu extrahieren. F\u00fcr solche Aufgaben kannst du Such- und Filterformeln wie VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH, FILTER<\/strong> und SORT verwenden. Sie erm\u00f6glichen es, sehr schnell bestimmte Informationen in einer Tabelle oder einem anderen Datensatz zu finden.<\/p>\n\n\n\n

Zum Beispiel kann die Formel VLOOKUP in einer Liste von Produktnamen verwendet werden, um den Preis jedes Produkts zu finden. Es ist auch m\u00f6glich, die Liste mit SORT alphabetisch zu sortieren.<\/p>\n\n\n\n

Power Query Formeln f\u00fcr das Zusammenf\u00fchren und Verbinden<\/h2>\n\n\n\n

Um mehrere Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, kannst du Zusammenf\u00fchrungs- und Verbindungsformeln wie JOIN, MERGE, APPEND und UNION verwenden.<\/strong> Dadurch k\u00f6nnen alle Daten einfach in einer einzigen Tabelle zusammengefasst werden. Dies ist ideal, um sich einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick zu verschaffen.<\/p>\n\n\n\n

Nehmen wir als Beispiel eine Liste mit Verk\u00e4ufen aus vielen verschiedenen Regionen. Um den \u00dcberblick zu behalten, kannst du die Formel MERGE verwenden, um alle Verk\u00e4ufe in einer einzigen Tabelle zusammenzufassen. Mit der Formel APPEND<\/strong> kann man dieser Tabelle eine neue Spalte hinzuf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

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Power Query Formeln lernen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Power Query Formeln f\u00fcr Pivot-Tabellen<\/h2>\n\n\n\n

Pivot-Tabellen werden h\u00e4ufig f\u00fcr die Datenanalyse in Excel und Power BI verwendet. Mit Hilfe von Formeln wie PIVOT,<\/a> GROUP BY<\/a> oder AGGREGATE k\u00f6nnen solche Tabellen auch aus gro\u00dfen Datenmengen erstellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Dies kann z. B. n\u00fctzlich sein, wenn du eine gro\u00dfe Verkaufsliste hast und eine Tabelle erstellen m\u00f6chtest, um die Verk\u00e4ufe nach Regionen zu sehen. Dann kannst du einfach die Formel PIVOT verwenden. \u00c4hnlich kann die Formel GROUP BY verwendet werden, um die Verk\u00e4ufe nach Monaten zu gruppieren.<\/p>\n\n\n\n

Wie kann man die Power Query Formeln anwenden ?<\/h2>\n\n\n\n

Um Power Query Formeln<\/strong> zu verwenden, musst du wie folgt vorgehen. \u00d6ffne zun\u00e4chst den Power Query-Editor aus Excel oder Power BI heraus. Anschlie\u00dfend kannst du die zu transformierenden Daten mithilfe einer der von Power Query angebotenen Ladeoptionen laden, z. B. aus einer Datei oder einer Datenquelle.<\/p>\n\n\n\n

Um einen Transformationsschritt mithilfe einer Formel hinzuzuf\u00fcgen, klicke dann auf das Symbol „Schritt hinzuf\u00fcgen“ in der Multifunktionsleiste von Power Query. Im Fenster „Formel“ kannst du deine Formel unter Verwendung der Sprache M<\/strong> eingeben. Sie kann auf bestehenden Spalten des Datensatzes basieren, aber es ist auch m\u00f6glich, neue Spalten zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Nachdem du die Formel hinzugef\u00fcgt hast, klicke auf „OK“, um sie auf den Datensatz<\/a> anzuwenden. Du kannst dir dann die Ergebnisse der Transformation im Power Query-Fenster<\/strong> in einer Vorschau ansehen. Jetzt musst du die Daten nur noch speichern und laden!<\/p>\n\n\n\n

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Fazit: M-Formeln erweitern die M\u00f6glichkeiten von Power Query<\/h2>\n\n\n\n

Obwohl es m\u00f6glich ist, die grafische Benutzeroberfl\u00e4che<\/strong> des Abfrageeditors Power Query zu verwenden, bieten Formeln in der Sprache M mehr M\u00f6glichkeiten. Um sie zu verwenden, sind jedoch technische F\u00e4higkeiten erforderlich. Um diese zu erwerben, kannst du dich f\u00fcr einen Liora-Kurs entscheiden.<\/p>\n\n\n\n

In unserem Power BI-Kurs<\/a> lernst du in nur f\u00fcnf Tagen, wie du das Tool beherrschst. Du lernst Power Query, die DAX-Sprache<\/a>, DataViz, aber auch fortgeschrittene Konzepte wie DataFlows <\/strong>und inkrementelle Aktualisierung<\/strong> kennen. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, Power BI<\/strong> zum Sammeln und Analysieren von Daten und zum Erstellen von interaktiven Dashboards zu verwenden. Als Microsoft Learning Partner<\/strong> bereiten wir dich auch auf die PL-300-Pr\u00fcfung<\/a> f\u00fcr die Zertifizierung zum Power BI Data Analyst Associate<\/a> vor.<\/p>\n\n\n\n

Alle unsere Schulungen werden vollst\u00e4ndig online und als Fernlehrgang durchgef\u00fchrt und k\u00f6nnen \u00fcber den Bildungsgutschein finanziert werden. Entdecke Liora!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Power BI Weiterbildung – Informationen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n