Sujet d’article : Le langage M de Power Query
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Qui dit langage, dit programmation, n’est-ce pas ? Eh oui, c’est la règle !
Au fait, parmi les langages de programmation qui vous seront familiers, il y a M, un langage de programmation Power Query utilisé pour écrire des formules afin d’automatiser la transformation des données dans les deux géants de l’analyse de données que sont Excel et Power BI.
Power Query étant directement intégré à Excel et Power BI, le langage M de Power Query joue un rôle dans la facilitation du processus de transformation des données, en particulier lorsque la transformation est complexe.
Alors , si vous êtes des professionnels de la Data, vous aurez donc besoin d’utiliser le langage M un jour ou l’autre pour manipuler les situations les plus délicate sur Power BI ou Excel.
Qu'est ce que le langage M ?
Le langage M est donc un langage de requête utilisé dans Power Query, une fonctionnalité de Microsoft Excel et Power BI. Il sert à transformer et manipuler des données provenant de différentes sources de données. Ce langage est basé sur des expressions de type fonctionnelles et permet aux utilisateurs de spécifier des étapes de transformation de données de manière séquentielle.
Dans Power Query, vous pouvez aussi utiliser le langage M pour effectuer des opérations telles que le filtrage, le tri, le regroupement, l’agrégation, le nettoyage des données et bien d’autres encore.
Très flexible et puissant, il permet aux utilisateurs d’effectuer des tâches complexes de manipulation de données.
Finalement, le langage M est souvent généré automatiquement lorsque vous effectuez des opérations de transformation de données à l’aide de l’interface utilisateur de Power Query, mais vous pouvez également écrire du code M manuellement pour des scénarios plus avancés ou pour des transformations personnalisées.
Les différents types de formules du langage M :
En effet, le langage M dans Power Query offre plusieurs types de formules pour transformer et manipuler les données.
Voici donc quelques-uns des types de formules les plus couramment utilisés :
Formules de transformation de colonne :
Ce type de formule intervient dans l’ajout, la suppression ou la modification de colonnes dans un tableau de données.
Par exemple, la fonction Table.AddColumn permet d’ajouter une nouvelle colonne basée sur une transformation des valeurs d’autres colonnes.
Formules de filtrage :
Les formules de filtrage permettent de filtrer les données en fonction de critères spécifiques.
Par exemple, la fonction Table.SelectRows sert à filtrer les lignes d’un tableau de données en fonction d’une condition donnée.
Formules de regroupement et d’agrégation :
Ces formules de regroupement, comme leur noms l’indique permettent de regrouper les données en fonction de certaines valeurs de colonnes et d’agréger les données au sein de chaque groupe.
Par exemple, la fonction Table.Group à pour but de regrouper les lignes d’un tableau de données en fonction des valeurs d’une ou plusieurs colonnes.
Formules de nettoyage des données :
Les formules de nettoyage visent à nettoyer et à préparer les données en éliminant les doublons, en complétant les valeurs manquantes, en normalisant les données, etc.
Par exemple, la fonction Table.Distinct sert à supprimer les lignes en double d’un tableau de données.
Formules de jointure :
Ces formules permettent de combiner les données provenant de plusieurs sources en utilisant des opérations de jointure telles que les jointures internes, externes, gauche ou droite.
Par exemple, la fonction Table.Join est utilisée pour effectuer une jointure entre deux tables de données.
Formules de gestion des erreurs :
Enfin, ces formules peuvent également contribuer à la gestion d’erreurs potentielles lors de la transformation des données, telles que des valeurs manquantes ou invalides.
Par exemple, la fonction try...otherwise permet d’essayer une opération et de fournir une valeur par défaut en cas d’erreur.
Gardez donc ce type de formules à l’esprit ou copiez-les sur vos notes de téléphone – vous pourriez en avoir besoin.
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Conseils et bonnes pratiques d'utilisation du langage M de Power Query :
Afin de faire bon usage du langage M, et surtout pour les novices dans ce type de langage, il faut faire attention aux points suivant :
1ére étape : Division
D’abord, il importe de diviser les transformations complexes en plusieurs étapes simples et de vérifier chaque étape pour s’assurer que les données sont correctement transformées à chaque stade.
2éme étape : Les fonctions natives
Lors de votre transformation de données, utilisez autant que possible les fonctions natives du langage M, car elles sont généralement optimisées pour les performances.
Évitez aussi d’écrire des transformations personnalisées à moins que cela ne soit absolument nécessaire.
3éme étape : Gestion des erreurs et des valeurs manquantes
Ainsi, pour éviter les résultats inattendus dans vos données finales, assurez-vous de gérer les erreurs potentielles et les valeurs manquantes de manière appropriée.
4éme étape : utilisation de filtres de rangée plutôt que de colonne :
Lorsque cela est possible, utilisez des filtres de rangée plutôt que des filtres de colonne pour améliorer les performances de traitement des données.
5éme étape : Réduction du nombre d’étapes :
La règle d’or à garder à l’esprit lorsque vous avez une base de données, c’est d’essayez de minimiser le nombre d’étapes de transformation autant que possible pour améliorer les performances globales du processus de transformation des données.
Etape 6 : Optimisation des jointures :
Lors de l’utilisation de jointures, assurez-vous d’optimiser les colonnes sur lesquelles vous effectuez la jointure pour améliorer les performances.
Etape 7 : Utilisation des options d’optimisation :
Enfin, Power Query offre plusieurs options d’optimisation qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances, telles que la réduction des colonnes non utilisées, et aussi la désactivation des évaluations de colonnes inutiles, ne les négligez pas, utilisez les dés que vous avez l’occasion.
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