Как работать с Power Query JSON: пошаговое руководство для всех

Для кого эта статья:

• специалисты по анализу данных и аналитики
• студенты и начинающие аналитики
• разработчики, работающие с API и JSON-файлами

JSON сегодня – настоящий язык данных интернета, а Power Query – один из мощнейших инструментов для их обработки. Объединение этих технологий открывает аналитикам доступ к бесконечным возможностям работы с веб-сервисами, API и файловыми системами 🚀. Независимо от того, испытываете ли вы трудности с распаковкой сложных JSON-структур или просто стремитесь оптимизировать рабочий процесс – правильное понимание взаимодействия JSON и Power Query может превратить хаотичные данные в стройные, готовые к анализу таблицы. Мастерство работы с JSON в Power Query – уже не преимущество, а необходимость.

Хотите превратить непонятные строки JSON в чёткие аналитические инсайты? На Курсе «Аналитик данных» с нуля от Skypro вы не только освоите все тонкости работы с Power Query и JSON, но и погрузитесь в мир практического анализа данных под руководством экспертов из крупнейших IT-компаний. Программа включает реальные проекты по обработке данных различных форматов, что делает обучение максимально прикладным. Станьте профессионалом, способным укротить любые данные! 📊

Основы JSON в Power Query: что нужно знать аналитику

JSON (JavaScript Object Notation) представляет собой легковесный формат обмена данными, который стал стандартом де-факто для веб-сервисов и API. Для аналитика данных понимание структуры JSON — фундаментальный навык при работе с современными источниками информации.

JSON-данные организованы в двух основных структурах:

• Объекты — заключенные в фигурные скобки {} наборы пар "ключ-значение"
• Массивы — упорядоченные списки значений, заключенные в квадратные скобки []

Power Query распознает и интерпретирует эти структуры, позволяя преобразовывать их в табличные данные. Особенность работы с JSON в Power Query заключается в понимании иерархии данных и её правильной трансформации.

При работе с JSON в Power Query необходимо помнить о трёх ключевых концепциях:

• Рекурсивность — JSON-структуры могут быть вложены друг в друга на множество уровней
• Типизация данных — Power Query автоматически определяет типы данных JSON, но иногда требуется ручная коррекция
• Контекстная зависимость — методы трансформации зависят от контекста и структуры конкретных данных

Встретив сложный JSON, не паникуйте. Любую структуру можно разложить на составляющие, применяя последовательный подход к трансформации данных. 🧩

Импорт JSON-файлов в Power Query: первые шаги

Анна Петрова, старший аналитик данных

Когда я впервые столкнулась с необходимостью обработать JSON в Power Query, это казалось непреодолимым барьером. Помню свой первый проект: требовалось интегрировать данные из API погоды для прогнозирования продаж мороженого. Файл содержал многоуровневую структуру с массивами прогнозов по часам, днями недели и регионами. Я часами билась над правильной разверткой данных.

Переломный момент наступил, когда я разработала последовательную стратегию: сначала визуализировать структуру JSON (например, с помощью онлайн-инструментов), затем импортировать данные и разбирать их слой за слоем. Вместо того чтобы пытаться одним махом преобразовать весь файл, я методично проходила по уровням иерархии, применяя подходящие трансформации к каждому.

В итоге, этот подход сократил время обработки с нескольких дней до пары часов. Теперь при виде JSON-файла любой сложности я не паникую, а просто следую своему алгоритму. Это изменило мою эффективность как аналитика кардинально.

Импорт JSON-данных в Power Query можно осуществить несколькими способами. Рассмотрим пошаговый процесс для каждого из них:

Метод 1: Импорт из локального JSON-файла

1. В Excel: вкладка «Данные» → «Получить данные» → «Из файла» → «Из JSON»
2. В Power BI: «Получить данные» → «JSON»
3. Выберите файл JSON на вашем компьютере
4. Нажмите «Открыть» — Power Query автоматически распознает структуру

Метод 2: Импорт из веб-источника (API)

1. В Excel/Power BI: «Получить данные» → «Из интернета»
2. Введите URL вашего API-эндпоинта
3. При необходимости настройте параметры аутентификации
4. Power Query загрузит JSON-ответ для дальнейшей обработки

Метод 3: Импорт из строки JSON

// Строковое представление JSON можно импортировать через M-код
let
Source = Json.Document(Text.FromBinary(Binary.FromText("{"name": "John", "age": 30}")))
in
Source

После импорта Power Query обычно отображает JSON как запись (в случае одиночного объекта) или список (в случае массива). На этом этапе необходимы дополнительные преобразования для получения табличных данных.

Ключевые функции Power Query для работы с импортированным JSON:

🚀 Практический совет: всегда изучайте структуру JSON перед импортом. Для сложных файлов используйте онлайн-визуализаторы JSON-структур — это поможет спланировать стратегию трансформации данных.

Преобразование JSON-структур в табличные данные

После импорта JSON в Power Query начинается ключевой этап — трансформация иерархической структуры в плоский табличный формат, пригодный для анализа. Этот процесс требует понимания и поэтапного применения различных функций преобразования.

Максим Соколов, руководитель отдела аналитики

В нашем проекте по анализу пользовательского поведения мы получили массивный JSON-файл с историей кликов по мобильному приложению. Структура включала информацию о пользователях, их сессиях и действиях внутри этих сессий — порядка пяти уровней вложенности.

Первая попытка развернуть все уровни сразу привела к "взрыву" данных и нечитаемой таблице. Решение пришло с другой стороны — мы сфокусировались на бизнес-задаче и определили, какие именно срезы необходимы для анализа.

Вместо единой громоздкой таблицы мы создали несколько связанных датасетов: пользователи, сессии и события. Для каждой таблицы мы разработали свою последовательность трансформаций в Power Query. Это дало нам чистую звездообразную схему с четкими связями между сущностями.

В результате мы не только преодолели сложность JSON-структуры, но и получили гораздо более производительную и интуитивно понятную модель данных. После этого случая мы внедрили такой подход как стандарт при работе со сложными JSON-источниками.

Процесс преобразования JSON в табличный формат зависит от исходной структуры данных. Рассмотрим базовые сценарии:

Сценарий 1: Простой JSON-объект

{
"id": 1,
"name": "Product A",
"price": 19.99,
"available": true
}

1. После импорта щелкните кнопку «В таблицу» в редакторе Power Query
2. Выберите параметры преобразования (обычно достаточно значений по умолчанию)
3. В результате получите таблицу с колонками для ключей и значений
4. При необходимости используйте операцию «Transpose» для перевода ключей в заголовки столбцов

Сценарий 2: Массив JSON-объектов

[
{"id": 1, "name": "Product A", "price": 19.99},
{"id": 2, "name": "Product B", "price": 29.99},
{"id": 3, "name": "Product C", "price": 15.50}
]

1. Power Query обычно распознает такую структуру как таблицу со столбцом записей
2. Нажмите на иконку расширения (две противоположные стрелки) в заголовке столбца
3. Выберите нужные поля для расширения и нажмите OK

Сценарий 3: Вложенные объекты

{
"order": {
"id": 12345,
"date": "2025-03-15",
"customer": {
"id": 789,
"name": "John Smith"
},
"items": [
{"product": "A", "quantity": 2},
{"product": "B", "quantity": 1}
]
}
}

Для подобных структур требуется последовательное применение преобразований:

1. Преобразуйте корневой объект в таблицу
2. Расширьте столбец "order" для доступа к вложенным данным
3. Последовательно расширяйте вложенные объекты (например, "customer")
4. Для массивов (например, "items") используйте расширение списка, чтобы получить строки для каждого элемента

🔍 Ключевые инструменты в интерфейсе Power Query для трансформации JSON:

• «Преобразовать в таблицу» (To Table) — превращает записи в двухколоночную таблицу
• «Развернуть» (Expand) — разворачивает вложенные структуры в отдельные столбцы или строки
• «Развернуть в строки» (Expand to Rows) — разворачивает массивы в отдельные строки
• «Перенести» (Pivot) — преобразует значения строк в отдельные столбцы

При работе со сложными структурами полезно разделять трансформацию на отдельные шаги и даже отдельные запросы, что повышает читаемость и облегчает отладку процесса трансформации. 🧩

Работа со сложными JSON-объектами в Power Query

Сложные JSON-структуры с глубокой вложенностью, нерегулярными массивами и разнородными данными представляют особый вызов. Однако Power Query предоставляет достаточно инструментов для успешной работы даже с такими объектами. 🔄

Стратегии обработки сложных JSON-структур:

• Послойная разборка — последовательное преобразование каждого уровня вложенности
• Декомпозиция — разделение сложной структуры на несколько связанных запросов
• Селективное извлечение — извлечение только необходимых путей в JSON
• Программный подход — использование функций языка M для более гибкой обработки

Рассмотрим пример сложной JSON-структуры:

{
"metadata": {
"generated": "2025-03-20T10:15:30Z",
"source": "API v2.1"
},
"results": [
{
"id": "A123",
"details": {
"name": "Project Alpha",
"status": "active"
},
"metrics": [
{"date": "2025-01", "value": 125, "quality": "high"},
{"date": "2025-02", "value": 137, "quality": "medium"},
{"date": "2025-03", "value": 156, "quality": "high"}
],
"tags": ["priority", "strategic"]
},
{
"id": "B456",
"details": {
"name": "Project Beta",
"status": "on-hold"
},
"metrics": [
{"date": "2025-01", "value": 86, "quality": "medium"},
{"date": "2025-02", "value": 92, "quality": "low"}
],
"tags": ["research"]
}
]
}

Для работы с такой структурой в Power Query можно применить следующий подход:

1. Сначала выделим список проектов из массива "results"
2. Развернем базовые атрибуты проектов и столбец "details"
3. Создадим отдельный запрос для метрик, связав его с проектами через "id"
4. Отдельно обработаем массивы тегов, при необходимости создав таблицу связей

Продвинутая техника обработки сложных путей в M-коде:

// Пример извлечения конкретных путей из сложного JSON
let
Source = Json.Document(File.Contents("complex_data.json")),
ProjectList = Source[results],
// Извлекаем необходимые пути с проверкой существования
ExtractedData = Table.FromList(ProjectList, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error),
TransformedTable = Table.TransformColumns(ExtractedData, {
{"Column1", each try _[id] otherwise null},
{"Column1", each try _[details][name] otherwise null},
{"Column1", each try _[metrics]{0}[value] otherwise null}
})
in
TransformedTable

Методы работы с проблемными JSON-структурами:

При работе со сложными структурами важно сохранять баланс между избыточным разворачиванием данных и недостаточным преобразованием. Оптимальная стратегия часто заключается в создании нескольких связанных таблиц вместо попытки уместить всю информацию в одну гигантскую таблицу. 🧠

Также следует помнить о производительности запросов. Чем сложнее трансформации, тем больше ресурсов и времени требуется для их выполнения. Поэтому иногда имеет смысл упростить модель данных, оставив только действительно необходимые атрибуты.

Работа со сложными JSON-структурами требует системного мышления? Пройдите Тест на профориентацию от Skypro и откройте для себя, насколько ваш склад мышления подходит для аналитики данных! Тест не только оценит вашу предрасположенность к работе с такими форматами как JSON и Power Query, но и поможет определить оптимальную траекторию профессионального развития. Аналитические способности — это навык, который можно и нужно развивать целенаправленно! 💡

Практические кейсы интеграции JSON с Power Query

Теоретические знания обретают ценность только в практическом применении. Рассмотрим несколько реальных сценариев использования JSON в Power Query, которые демонстрируют мощь этого сочетания технологий. 🛠️

Кейс 1: Автоматизация получения данных через API

Задача: создание автоматически обновляемого отчета по курсам валют с использованием публичного API.

1. Создайте запрос к API (например, https://api.exchangerate.host/latest)
2. Трансформируйте полученный JSON в таблицу курсов валют
3. Настройте автоматическое обновление данных по расписанию

// Пример запроса к API курсов валют
let
Source = Json.Document(Web.Contents("https://api.exchangerate.host/latest")),
Rates = Source[rates],
ConvertedToTable = Record.ToTable(Rates),
RenamedColumns = Table.RenameColumns(ConvertedToTable, {{"Name", "Currency"}, {"Value", "Rate"}})
in
RenamedColumns

Кейс 2: Интеграция данных из нескольких источников JSON

Задача: объединение данных о продуктах из внутреннего каталога с отзывами клиентов из внешнего API.

1. Создайте базовый запрос к локальному JSON-файлу продуктов
2. Создайте параметризованную функцию для получения отзывов по ID продукта
3. Примените функцию к каждому продукту и объедините результаты

Кейс 3: Обработка вложенных JSON-структур для построения аналитической модели

Задача: построение аналитической модели продаж по регионам из сложноструктурированных данных JSON.

1. Создайте основную таблицу фактов продаж из корневого уровня JSON
2. Создайте справочную таблицу регионов из вложенной структуры
3. Создайте справочную таблицу продуктов с иерархией категорий
4. Свяжите таблицы по соответствующим ключам

Типичные ошибки при работе с JSON в Power Query и их решения:

Вот несколько передовых практик, которые помогут вам эффективнее работать с JSON в Power Query:

• Создавайте промежуточные запросы для основных этапов трансформации — это упрощает отладку
• Используйте параметры для гибкой настройки запросов, особенно при работе с API
• Документируйте сложные шаги трансформации с помощью аннотаций (комментариев) в M-коде
• Обрабатывайте ошибки с помощью конструкций try/otherwise для повышения устойчивости запросов
• Тестируйте на малых выборках данных перед применением трансформаций к большим наборам

Интеграция JSON с Power Query открывает аналитикам возможность работать с практически любыми современными источниками данных. Освоив эти техники, вы значительно расширите свой арсенал инструментов обработки данных и сможете создавать более гибкие и мощные аналитические решения. 📈

Работа с JSON в Power Query — не просто техническое умение, а трансформационный скилл, способный вывести процесс анализа данных на новый уровень. Последовательный подход, понимание структуры данных и правильный выбор стратегии преобразования позволяют превратить даже самые сложные JSON-структуры в удобные аналитические модели. Инвестируя время в освоение этих техник, вы получаете инструмент, который работает с современными источниками данных так же просто, как с традиционными таблицами. Главное помнить: за любой сложностью JSON стоит логичная структура, которую можно шаг за шагом преобразовать в осмысленные данные.