Функция QUERY позволяет вам выполнять SQL-подобные запросы (язык запросов API визуализации Google) к данным в Google Таблицы. С его помощью вы можете фильтровать, сортировать и агрегировать данные в более удобном формате. В query гугл таблицы написании функции мы будем использовать не название столбцов (C, E) а идентификаторы столбцов Col3, Col5. Принцип один и тот же, просто не будем ограничеваться одним синтаксисом, будем использовать функцию по максимуму.
QUERY + IMPORTRANGE пример использования в Google Таблицы
В данном случае мы фильтруем данные по названию кампании (Campaign) и дате (Date). В тексте запроса между всеми условиями должен стоять логический оператор OR или AND. Фильтрация по датам немного отличается от фильтрации по числовым и текстовым значениям, для ее применения необходимо использовать оператор Date. Используя запросы, напоминающие язык SQL, вы сможете извлекать только нужные данные, выполнять сложные вычисления, сортировки и группировки. Я не только разберу теоретическую ui ux дизайн основу, но и покажу, как можно использовать эту функцию в реальных рабочих процессах. Чтобы функция создала транспонированную таблицу, необходимые для этого ячейки должны быть свободны от значений — иначе будет ошибка.
Строим Сводную Таблицу Со Средними/максимальными Значениями По Тематикам
Дапрос (query) – запрос, написанный на языке запросов API визуализации Google, аналогичном SQL. Применяется для импорта, преобразования и комбинирования информации из разных источников. Позволяет выполнять широкий спектр операций для подготовки информации перед анализом и отчетностью. Мы видим, что столбец с количеством, как-то по странному назван https://deveducation.com/ “Наличие”, давайте его переименуем в “Кол-во”.
Используем фильтры и сортировку (Where, Order by)
Это полезно, когда ваши данные разделены на несколько таблиц и вы хотите провести анализ без необходимости копировать данные между таблицами. Задачей будет вывести сумму продаж по каждой тематике, то есть сгруппировать данные по столбцу B. QUERY помогает фильтровать, группировать и сортировать данные – все это необходимо для организации эффективных отчетов. Order by используется для сортировки строк по значениям в указанных столбцах. После указанной строки можно указать asc — для упорядочивания от А до Я или desc — для упорядочивания от Я до А.
Зависимый выпадающий список в Excel и Google таблицах
Если нам необходимо выбрать условие из конкретной ячейки, то мы не сможем просто указать ее адрес, потребуется определенный синтаксис. В Google Sheets можно редактировать файлы Microsoft Excel, не конвертируя их, и работать совместно с другими людьми. Добавляйте комментарии, назначайте задачи и экономьте время, используя Умное заполнение. Приложения Google эффективно работают вместе и помогают экономить время. В Sheets удобно анализировать данные из Google Forms, а графики из Sheets можно вставлять в Google Slides и Docs.
Это позволяет сосредоточиться на анализе конкретных данных, не отвлекаясь на лишние строки. Такая фильтрация полезна, когда необходимо обрабатывать большие объемы информации, оставляя только нужные данные для дальнейшей работы. Последнее время набирает популярности функция query в Гугл Таблицах. Здесь она представляет собой полезного помощника для извлечения табличных сведений с применением структурированного языка запросов, подобного SQL.
Функция-побратим — ГПР (HLOOKUP) — работает похожим образом, только ищет по строкам, а не столбцам. А еще IMPORTRANGE можно вложить в ВПР или QUERY, о которых речь пойдет дальше, или в другие функции, которые работают с диапазонами. Тогда можно будет не содержать дополнительный лист специально под импорт. Для работы с текстом, визуализации данных, парсинга сайтов и других задач. Специалисты по работе с приложением знают, что аналогом функции “QUERY” в Excel считается “Сводная таблица” (PivotTable).
Для того, чтобы выбрать данные с которыми мы хотим работать — мы используем ключевое слово (кляузу) choose. Оператор ORDER BY в функции QUERY сортирует данные в таблице по заданному столбцу. Например, нам необходимо вывести всех сотрудников с высшим образованием. Если мы добавили фигурные скобки, то обращения к столбцам по букве (как рассмотрели выше) работать не будут. Чаще всего она подходит для отправки запросов к БД с целью извлечения, обновления, удаления или вставки информации…. В следующих примерах показано, как использовать эти функции на практике.
- Рассмотрим основные операторы QUERY, с которыми мы чаще всего сталкиваемся на практике – SELECT, WHERE, GROUP BY, PIVOT, ORDER BY, LABEL.
- Однако для их суммирования следует использовать некоторые агрегатные функции.
- Конечно, можно использовать и обычную сортировку данных, но мы рассматриваем данную функцию для тех случаев, когда оригинальная таблица должна остаться нетронутой.
- Функция IMPORTRANGE позволяет вам импортировать данные из другой таблицы по её URL-адресу (идентификатору таблицы) и указанию диапазона.
Она позволяет анализировать и сводить сведения из исходного диапазона в удобной и структурированной форме. Чаще всего она подходит для отправки запросов к БД с целью извлечения, обновления, удаления или вставки информации. При этом возможно применение опции в Google-таблицах, Python и даже Excel. [Заголовки] ([headers]) – необязательный параметр, указывающий, есть ли заголовки столбцов в вашем диапазоне, значение по умолчанию -1. Google Таблицы поддерживают query гугл таблицы те же функции, что и большинство редакторов электронных таблиц. С помощью этих функций можно создавать формулы, чтобы обрабатывать данные и производить вычисления.
Обратите внимание, что на последнем листе отображаются только первые два столбца («Команда» и «Очки»), поскольку мы специально выбрали Col1 и Col2 в нашем операторе выбора. Позволяет быстро суммировать, фильтровать и организовывать информацию, чтобы увидеть связи и тренды. Функция QUERY без проблем сочетается с другими встроенными функциями в Google таблицах.
Функция QUERY в Google Таблицах является универсальным инструментом для работы с данными, позволяя не только фильтровать и сортировать информацию, но и проводить сложные вычисления. Используя комбинации условий и других функций, можно автоматизировать анализ больших объемов данных, значительно сокращая время на обработку информации. В данной статье мы рассмотрели несколько примеров, которые демонстрируют, как с помощью QUERY можно решать повседневные задачи, начиная с фильтрации данных и заканчивая их суммированием. Применение этой функции открывает новые возможности для эффективного использования Google Таблиц в аналитической работе. Таким образом, мы извлекли из таблицы только те строки, которые связаны с электроникой.
Теперь вы видите только те сделки, которые удовлетворяют обоим условиям, что помогает в дальнейшем анализе, например, для отчетности по продажам товаров высокого спроса. Это особенно полезно, если вы следите за продажами за несколько дней или месяцев и хотите убедиться, что события идут в правильной последовательности. Сортировка данных упрощает восприятие информации и помогает быстро находить закономерности, например, сезонные пики продаж или периоды снижения активности. Для начала давайте создадим основу для всех примеров – небольшую таблицу с данными. Мы будем анализировать следующие значения, представленные на изображении.
В данном случае функция VLOOKUP (ВПР) не рассматривается, да она и не подойдет, так как данные могут опираться на параметры, которые могут находиться в любой части таблицы. Стоит задача извлечь те значения, напротив которых (в соседнем столбце) стоит определенный параметр. Если применять твой пример на своих таблицах с данными во время просмотра, то каша получится.
Такие функции, как Умное заполнение и подсказки формул, помогут быстрее провести анализ данных и избежать ошибок. Также вы можете задавать вопросы по данным простыми словами, и сразу получать на них ответы. Когорта в google analytics позволяет снять любые претензии в духе «прошел уже целый месяц, где результаты». Единственное условие для объединения данных — одинаковая структура входящих таблиц.
بدون دیدگاه