Depivotieren von Spalten

Daten können auf verschiedene Arten organisiert werden, zum Beispiel in einem kurzen/breiten oder langen/schmalen Format, aber sie enthalten immer noch dieselben Informationen. Oft ist es einfacher, Daten in einem langen/schmalen Format zu visualisieren, wenn die Werte in nur wenigen Spalten gesammelt werden. Das Depivotieren ist eine Möglichkeit, Daten von einem kurzen/breiten in ein langes/schmales Format umzuwandeln, damit die Daten so dargestellt werden können, wie Sie es in den Visualisierungen möchten.

Sie können mehrere Spalten mit ähnlichen Werten auswählen und sie mit Depivotierung zu einer einzigen Spalte zusammenfassen, die alle Werte enthält. Wenn sich die Datentypen der Quellspalten unterscheiden, werden die unterschiedlichen Daten in der kombinierten Spalte in einen gemeinsamen Datentyp konvertiert.

Vorbereitungen

Vorausgesetzt wird, dass Sie Daten in die Analyse geladen haben und dass sich die Analyse im Modus Wird bearbeitet befindet.

Prozedur

  1. Wählen Sie in der Erstellungsleiste auf Daten in Analyse aus und klicken Sie, um die zu kombinierenden Spalten auszuwählen.
    • Um eine fortlaufende Gruppe von Spalten auszuwählen, klicken Sie auf die erste Spalte, drücken Sie die Umschalttaste und klicken Sie dann auf die letzte Spalte.
    • Wenn Sie nicht aufeinanderfolgende Spalten auswählen möchten, drücken Sie die Strg-Taste und klicken Sie dann auf jede einzelne Spalte oder aktivieren Sie das Kontrollkästchen für jede Spalte.
  2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine der ausgewählten Spalten und wählen Sie aus dem Popup-Menü Depivotierung aus.

Ergebnisse

Die Werte aus den ausgewählten Spalten werden in einer einzigen Spalte mit dem Namen "Wert" zusammengefasst. Außerdem wird eine neue Kategoriespalte erstellt, in der die vorherigen Spaltennamen als Kategorien verwendet werden.

Beispiel: Kombinieren mehrerer Temperaturangaben zu einer Durchschnittstemperatur

Dieses Beispiel zeigt die Depivotierung einer sehr einfachen Datentabelle. Die ursprüngliche Datentabelle enthält drei Spalten und vier Zeilen. Jede Zeile enthält eine Stadt, eine Morgen- und eine Abendtemperatur für jede Stadt:

Short/wide data table with temperature data.

Während dies sicherlich nützliche Daten sind, möchten Sie vielleicht stattdessen die Durchschnittstemperatur aller Städte für den ganzen Tag ermitteln.

Aktivieren Sie im Flyout Daten in Analyse die Spalten "Morgentemperatur" und "Abendtemperatur", klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie Depivotierung aus.

Unpivot option in the pop-up menu of the Data panel.

Sie können die Namen der neuen Spalten im Flyout ändern, falls gewünscht. In diesem Beispiel wird der Name der Spalte mit dem neuen Wert in "Temperatur" geändert und die neue Kategoriespalte wird als "Art der Messung" bezeichnet.

Editing a column name in the expanded Data panel.

Nach dem Depivotieren der Daten gibt es für jede Messung eine Zeile in der Datentabelle.

Tall/skinny data table with temperature data, after unpivoting.

Jetzt können Sie leicht einen Durchschnittswert der Temperatur in jeder Stadt anzeigen, zum Beispiel in einem Balkendiagramm.

Bar chart showing average temperature in different cities.

Anmerkung: In den ursprünglichen Daten wurden die Temperaturen am Morgen als Ganzzahlen und die Temperaturen am Abend als reelle Zahlen angegeben. In der nicht depivotierten Datentabelle müssen alle Werte den gleichen Datentyp haben. Daher wurden die ganzen Zahlen automatisch in reelle Zahlen geändert (weil das Ändern der reellen Zahlentemperaturen in Ganzzahlen zu einem Informationsverlust geführt hätte).

Beispiel: Verkaufsdaten von mehreren Schaltern in einer einzigen Spalte zusammenfassen

In diesem Beispiel ist der Datensatz umfangreicher. Es handelt sich um Daten bezüglich des Verkaufs von Eintrittskarten für ein Museum. In der ursprünglichen Datentabelle werden Daten für jeden der fünf Kartenschalter angegeben und Informationen dazu, wie viele Eintrittskarten pro Tag an jedem Schalter (Desk) jeweils an Erwachsene, Kinder und Rentner verkauft wurden. Die Daten sind in einem kurzen/breiten Format organisiert, die Tabelle enthält also viele Spalten mit ähnlichen Daten.

Short/wide data table with ticket sales information.

Wenn Sie mehr daran interessiert sind, Ticketverkäufe im Allgemeinen zu analysieren, anstatt wissen zu müssen, welcher Schalter wie viele Tickets an wen verkauft hat, können Sie die Daten depivotieren. Auf diese Weise können Sie die Schalter-Spalten in einer einzelnen Spalte kombinieren und alle Ticketverkaufsnummern mit einer anderen Spalte zusammenführen.

In der folgenden Datentabelle sind die gleichen Daten im Format "lang/schmal" organisiert. Die Werte von den Schaltern wurden in einer Spalte namens "Tickets" zusammengefasst und "Schalter" ist die neue Kategorie-Spalte, die anzeigt, von welchem Schalter aus die Tickets verkauft wurden.

Tall/skinny data table with ticket sales information, after unpivoting.

Durch eine Analyse der neuen Datentabelle können Sie zeigen, dass Mittwochs die Tage sind, an denen wir die wenigsten Tickets verkaufen.

Bar charts showing ticket sales per week day and quarter.