Power Query: Spalten aufteilen, pivotieren und entpivotieren – Praxisbeispiele

Power Query ist der König der Datentransformation! Mit 3 Power-Moves wirst du zum Datenmeister: Spalten aufteilen, Pivotieren, Entpivotieren.

Das klassische Problem: Deine Daten sehen chaotisch aus:

• "Mustermann, Max" in einer Spalte → Du brauchst Vor- und Nachname getrennt!
• Breite Tabelle mit Monaten als Spalten → Du brauchst Zeilen statt Spalten!
• Lange Liste mit Monaten als Zeilen → Du brauchst Spalten statt Zeilen!

Die Lösung: Spalten aufteilen (Split), Pivotieren (Wide), Entpivotieren (Long)!

In diesem Tutorial lernst du: Wie du mit 3 Transformations-Tricks messerscharf saubere Daten schaffst!

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1. Die 3 Power-Transformationen verstehen

Transformation	Was	Problem das es löst	Best für
Split Column	Teile eine Spalte in mehrere auf	"Max Mustermann" → "Max" & "Mustermann"	Namen, Adressen, Datumszeiten
Pivot	Drehe Zeilen zu Spalten	Lange Liste → Breite Tabelle	Zeitreihen (Monate als Spalten)
Unpivot	Drehe Spalten zu Zeilen	Breite Tabelle → Lange Liste	Excel-Reports normalisieren

Das Magic: Diese 3 Transformationen lösen 80% aller "chaotischen Daten" Probleme!

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2. Split Column – Spalten aufteilen

Das Problem:

Du hast:

Kunde	Umsatz
Mustermann, Max	5000€
Schmidt, Anna	3500€

Du brauchst:

Nachname	Vorname	Umsatz
Mustermann	Max	5000€
Schmidt	Anna	3500€

So machst du's in Power Query:

Schritt 1: Split aufrufen

1. Spalte "Kunde" auswählen
2. Home → Split Column → By Delimiter
3. Delimiter: "," (Komma)

Schritt 2: Ergebnis

• Spalte wird in 2 Spalten aufgeteilt: "Kunde.1" & "Kunde.2"
• Automatisch umbenennen: "Nachname" & "Vorname"
• Optional: Whitespace trimmen (Remove Spaces)

Split Varianten:

Variante	Best für	Beispiel
By Delimiter	Bei Trennzeichen (,;|)	"Max,Mustermann" → 2 Spalten
By Number of Characters	Feste Länge	"202501" → "2025" & "01"
By Positions	Spezifische Positionen	Position 1-4, 5-10, 11-end

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3. Pivot – Zeilen zu Spalten drehen

Das Problem:

Du hast (Lange Liste):

Produkt	Monat	Umsatz
Laptop	Januar	5000€
Laptop	Februar	6000€
Monitor	Januar	3000€
Monitor	Februar	3500€

Du brauchst (Breite Tabelle):

Produkt	Januar	Februar
Laptop	5000€	6000€
Monitor	3000€	3500€

So machst du's in Power Query:

Schritt 1: Pivot aufrufen

1. Tabelle laden in Power Query
2. Transform → Pivot Column
3. Spalte auswählen: "Monat"
4. Value Column: "Umsatz"
5. Aggregation: Sum (oder Count, Average, etc.)

Schritt 2: Fertig!

• Sofort: Breite Tabelle mit Monaten als Spalten!
• Close & Load → Wunderbar!

Tipp: Pivot ist PERFEKT für Zeitreihen-Daten (Monate, Quartale, Jahre als Spalten!)

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4. Unpivot – Spalten zu Zeilen drehen

Das Problem:

Du hast (Breite Tabelle):

Produkt	Jan	Feb	Mär
Laptop	5000€	6000€	7000€
Monitor	3000€	3500€	4000€

Du brauchst (Lange Liste - für Analysen!):

Produkt	Monat	Umsatz
Laptop	Jan	5000€
Laptop	Feb	6000€
Laptop	Mär	7000€
Monitor	Jan	3000€
...	...	...

So machst du's in Power Query:

Schritt 1: Unpivot aufrufen

1. Spalte "Produkt" auswählen (die ID-Spalte!)
2. Transform → Unpivot Columns
3. Oder: Select Months → Unpivot Selected Columns

Schritt 2: Ergebnis

• Neue Spalten: "Attribute" (Monat) & "Value" (Umsatz)
• Umbenennen: "Attribute" → "Monat", "Value" → "Umsatz"
• Fertig!

✅ Wann Unpivot? Immer wenn du lange Listen für ANALYSEN brauchst! (Pivot Table, Charts, Filter, etc.)

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5. Fallstudie 1: HR Daten normalisieren

Szenario: Du bekommst Excel-Report mit Mitarbeiter-Daten

PROBLEM:

Mitarbeiter	Email	Telefon
Mustermann, Max	max.mustermann@company.com	+49-123-456789

Was du machst:

1. Split "Mitarbeiter": By Delimiter "," → Nachname & Vorname getrennt
2. Trim: Whitespace entfernen ("Max" statt " Max")
3. Add Index: Mitarbeiter-ID erstellen
4. Close & Load → Saubere HR-Daten!

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6. Fallstudie 2: Verkaufs-Dashboard vorbereiten

Szenario: Breite Excel-Tabelle mit Monaten → Du brauchst es für Pivot Table

Input (Breite Tabelle):

Produkt | Jan | Feb | Mär | Apr | Mai Laptop | 100 | 120 | 150 | 180 | 200 Monitor | 80 | 85 | 90 | 95 | 100

Process:

1. Pivot Table braucht lange Liste (nicht breite Tabelle!)
2. Power Query: Unpivot alle Monats-Spalten
3. Rename: "Attribute" → "Monat", "Value" → "Menge"

Output (Lange Liste):

Produkt | Monat | Menge Laptop | Jan | 100 Laptop | Feb | 120 Monitor | Jan | 80 ...

Jetzt: Perfekt für Pivot Table, Diagramme, Filter! 🎉

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7. Fallstudie 3: Datum aufteilen

Problem: Spalte mit "202501" (Jahr+Monat)

Du brauchst: Separaten Jahr & Monat!

Lösung:

• Methode 1: Split by Number of Characters → 4 & 2
• Methode 2: Custom Column → M-Code: Text.Start([Date], 4) & Text.End([Date], 2)

Resultat:

Original	Jahr	Monat
202501	2025	01

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8. Best Practices für Transformationen

✅ Tipp 1: Immer Unpivot statt Pivot!

Lange Listen sind BESSER für Analysen (Pivot Table, Diagramme, Filter arbeiten damit besser!)

✅ Tipp 2: Spalten umbenennen am Ende

Erst transformieren, dann umbenennen → Weniger Verwirrung!

✅ Tipp 3: Custom Column für komplexe Splits

Wenn Split nicht perfekt passt → Custom Column mit M-Code nutzen!

✅ Tipp 4: Datentypen nach Transformation checken

Nach Split/Pivot → Datentypen prüfen (Text, Zahl, Datum!) & korrigieren

✅ Tipp 5: Dokumentiere die Schritte

Applied Steps in Power Query zeigen was du gemacht hast → Transparent & wartbar!

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9. Häufige Fehler & Lösungen

❓ F: Pivot funktioniert nicht – "Fehler beim Aggregieren"!

A: Häufige Gründe:

• Duplikate: Gleiche Produkt+Monat Kombination mehrfach?
• Falsche Spalte gewählt: "Value Column" muss die Zahlenspalte sein!
• Aggregation falsch: Sum statt Count?

Lösung: Vorher mit Group By aggregieren wenn nötig!

❓ F: Split zerlegt meine Daten falsch!

A: Zu viele Trennzeichen?

• Nutze "Split Column" → Advanced Options
• Oder: "By Number of Characters" statt "By Delimiter"

❓ F: Nach Unpivot fehlen mir Kombinationen!

A: Das kann sein, wenn nicht alle Kombinationen existieren!

Beispiel: Produkt A hat Jan-Mär, Produkt B nur Feb-Apr → Unpivot zeigt nur die Daten die es gibt (keine leeren Zellen!)

Lösung: Später mit Fill Down oder Custom Column füllen!

❓ F: Kann ich Split Ergebnisse umbenennen automatisch?

A: Ja! Nach Split → Rename Columns direkt!
Oder: Custom Column mit besseren Namen erstellen!

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10. Deine nächsten Schritte

1. Split üben: Mit Namen-Spalte testen
2. Pivot verstehen: Lange Liste → Breite Tabelle
3. Unpivot üben: Breite Tabelle → Lange Liste
4. Kombinieren: Split + Pivot zusammen nutzen
5. Datentypen: Nach Transformation prüfen!
6. Fallstudien nachbauen: HR & Verkauf
7. In echten Projekten: Anwenden & optimieren!

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Checkliste für Power Query Transformationen

• Ich verstehe was Split Column macht
• Ich kann Split by Delimiter nutzen
• Ich kann Split by Number of Characters nutzen
• Ich verstehe Pivot (Zeilen → Spalten)
• Ich kann Pivot mit Aggregation setup
• Ich verstehe Unpivot (Spalten → Zeilen)
• Ich weiß wann Unpivot besser ist (für Analysen!)
• Ich kann Datentypen nach Transformation korrigieren
• Ich kenne die 3 Fallstudien (HR, Verkauf, Datum)
• Ich kann komplexe Transformationen kombinieren

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Mit Split, Pivot & Unpivot transformierst du chaotische Daten in saubere Analysen! 🚀📊