ThepExcel Logo
  • บทความ
    • Excel
      • Excel ทั่วไป
      • Excel Pivot Table
      • Excel Power Pivot
      • Power Query
      • Excel Array Formula
      • Excel VBA
      • Excel for Business
      • Excel and Maths
      • ฟังก์ชัน Excel ทั้งหมด
    • Power BI
      • Power Query
      • Data Model
      • DAX Formula
      • Power BI Report
    • Coding
      • Excel VBA
      • Python
      • Power Query M Code
    • AI
      • ChatGPT
      • Stable Diffusion
      • MidJourney
    • Highlights : บทความแนะนำ
    • คลิปวีดีโอ
  • อบรม
    • อบรมลูกค้าองค์กร
    • คอร์สออนไลน์ SkillLane
    • แนะนำวิทยากร
    • Excel/Power BI Skill Map
    • Quiz
  • Shop
    • คอร์สออนไลน์
    • สินค้าทั้งหมด
    • หนังสือเล่ม
    • E-Book
    • Cart
  • Download
    • Download ไฟล์จากเทพเอ็กเซล
    • ThepExcel-Mfx : M Code สำเร็จรูป
    • Date Table สำเร็จรูป
    • กราฟ My Skill
    • github.com/ThepExcel
  • รวม Link
    • รวม Link สอน Excel & Power BI ทั้งไทยและเทศ
    • รวม Link เกี่ยวกับ AI
    • รวม Link Coding
    • หนังสือแนะนำ
    • Facebook ThepExcel
    • YouTube ThepExcel
    • DAX Formatter
  • Contact
    • แนะนำ เทพเอ็กเซล (Thep Excel)
    • แนะนำวิทยากร : อาจารย์ ศิระ เอกบุตร (ระ)
    • นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy Policy)
  • Facebook
  • YouTube

คัมภีร์สรุป M Code ใน Power Query ตอนที่ 2 : Function และ each

power query m code function each

Categories 📂

Excel Power Up Content, M Code

Tags 🏷️

each, function

ในตอนที่แล้วเราได้เรียนรู้พื้นฐานของการใช้ M Code กันไปแล้ว คราวนี้เราจะมาเรียนรู้ถึงสิ่งที่ทรงพลังที่สุดของ M Code นั่นก็คือเรื่องของหลักการของการใช้ Function นั่นเอง

เมื่อคุณใช้งาน Power Query ไปเรื่อยๆ จุดที่บ่งบอกว่า คุณกำลังจะก้าวไปสู่ความสามารถอีกขึ้นหนึ่งของ Power Query ก็คือ ความสามารถในการใช้งาน Custom Function นี่แหละครับ ซึ่งหากใช้เป็น คุณจะสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้มากขึ้นกว่าการใช้เครื่องมือมาตรฐานมากมายหลายเท่าเลย

สารบัญ

  • Function คือ ขุมพลังที่แท้จริงของ M Code
  • การเรียกใช้ Custom Function
  • การใช้ each หรือ ฟังก์ชันแบบย่อๆ
    • each คือการย่อวิธีเขียนฟังก์ชัน
    • each ที่โผล่มาเมื่อกด Custom Column
  • สรุปวิธีการอ้างอิง Record (แถว), List (ข้อมูลในคอลัมน์) และ Table (ตาราง)
  • การจัดการ Error ด้วย try…otherwise…
  • การเขียนเงื่อนไขด้วย if
  • เจาะลึก each ด้วยการใช้ M Code เลียนแบบ VLOOKUP Approximate Match
    • และถ้าเราไม่อยากจะ hardcode เลข 69 ล่ะ?
  • ตอนต่อไป
  • สารบัญซีรีส์ M Code

Function คือ ขุมพลังที่แท้จริงของ M Code

Function (ฟังก์ชัน) คือ สิ่งที่สามารถรับค่า input เข้ามาคำนวณประมวลผล แล้วส่งผลลัพธ์ output ออกมาได้

รูปแบบ

(input1,input2,...) => expression วิธีคำนวณหรือสูตรของฟังก์ชันนั้นๆ

เช่น จะสร้างฟังก์ชันของตัวเองขึ้นมา (เรียกว่า Custom Function) เอาไว้หาพื้นที่สามเหลี่ยม

(ฐาน,สูง) => 0.5*ฐาน*สูง   //เราตั้งชื่อ input เป็นภาษาไทยก็ได้นะ แต่ผมแนะนำให้ตั้งเป็น eng แหละดีแล้ว

การจะเข้าใจเรื่องนี้ได้ดีขึ้น ผมอยากให้นึกถึงฟังก์ชันของ Excel เป็นตัวเปรียบเทียบครับ ยกตัวอย่างเช่น ฟังก์ชัน LEFT ใน Excel มีรูปแบบดังนี้

=LEFT(text,num_chars) //จะเห็นว่ามี input 2 ตัวคือ text และ num_chars

ซึ่งถ้าเราใส่ input 2 ตัวนี้เข้าไป LEFT ก็จะทำการดึงบางส่วนของข้อความ text ออกมาจากทางซ้าย ด้วยจำนวนตัวอักษระที่ระบุใน num_chars เช่น =LEFT(“abcde”,2) จะได้ผลลัพธ์เป็น 2 ตัวซ้าย นั่นคือ “ab” เป็นต้น

หน้าที่ของฟังก์ชัน

รับค่า input →  เอาไปทำอะไรซักอย่าง (processing) → แล้วคายค่าผลลัพธ์ output ออกมา

สามารถระบุประเภท Data Type ได้

(input1 as text ,input2 as number) as text => expression

สามารถกำหนด input เป็น optional ได้

(input1 as text ,optional input2 as number) as text => expression 

ซึ่งตัวที่เป็น optional หากไม่ใส่ค่ามาจะมีค่าเป็น null ดังนั้นเราอาจต้องกำหนดว่า ถ้าค่า input2 เป็น null จะให้ทำอะไรแทน เป็นต้น

การเรียกใช้ Custom Function

สมมติว่าเราสร้าง Query ชื่อ TriangleArea ขึ้นมาด้วย M Code ว่า

(ฐาน,สูง) => 0.5*ฐาน*สูง
Power Query M Custom Function

เวลาเราจะใช้งาน ก็สามารถเรียกใช้ได้ใน M Code ได้เลย เช่น ให้สร้าง Blank Query อีกอันนึงในไฟล์เดิม แล้วใส่ M Code ว่า

หรือจะใช้ผ่าน Invoke Custom Function ก็ได้ เช่น

ซึ่งมันก็จะออกมาเป็นแบบนี้

การใช้ each หรือ ฟังก์ชันแบบย่อๆ

เคยเห็น each ที่โผล่มาตอนเรียกคำสั่งต่างๆ มั้ย?

หลายๆ ครั้งเวลาที่เรากดคำสั่งเมนูมาตรฐานมันก็จะใส่ each ให้เราเอง เช่น ในตัวอย่างข้างบนก็มี each หรือว่าหากกด Add Column → Custom Column ก็จะมี each ซึ่งผมจะอธิบายโดยละเอียดให้เห็นชัดๆ ดังนี้ว่าจริงๆ แล้วมันคืออะไรกันแน่ครับ

เช่น สมมติเรามีข้อมูล ราคาสินค้า และจำนวนอยู่ แล้วอยากจะหายอดขาย

ปกติแล้วเราก็จะ Add Custom Column ได้แบบนี้

ซึ่งสูตรจะออกมาเป็น = Table.AddColumn(#”Changed Type”, “ยอดขาย”, each [ราคา]*[จำนวน])

แล้วเจ้า each มันคืออะไรล่ะ? เดี๋ยวผมจะอธิบายให้ฟัง

each คือการย่อวิธีเขียนฟังก์ชัน

จากที่เรารู้แล้วว่าเราสามารถใช้ฟังก์ชันลักษณะนี้ได้

(x) => x+1

ดังนั้นเราสามารถเปลี่ยนชื่อตัวแปรจาก x เป็น _ ได้ จะได้ว่า

(_) => _+1

ซึ่งหากใช้ชื่อตัวแปรเป็น _ เราจะสามารถย่อ Code ส่วน (_) => ได้เป็น each ดังนี้

each _+1

และถ้ามีการอ้างควบคู่กับ [ ] ที่เป็น Record lookup operator เช่น จริงๆ แล้ว _  ที่กำลังอ้างถึง คือตัว table หรือ record จะสามารถละตัว _ ทิ้งไปได้เลย เพื่อให้อ่านสูตรแล้วดูง่ายขึ้น เช่น

Table.SelectRows ( Source, (_) => _[Qty] > 100 )

จะย่อได้เป็น

Table.SelectRows ( Source, each _[Qty] > 100 )

และย่อได้อีกว่า

Table.SelectRows ( Source, each [Qty] > 100 )

each ที่โผล่มาเมื่อกด Custom Column

เดี๋ยวผมจะค่อยๆ อธิบายให้ฟังถึงเหตุผลที่ว่า ทำไมเราถึงสามารถอ้างอิงข้อมูลใน Field ที่ต้องการด้วยการใส่ [ ] ครอบลงไปได้เลย แล้วมันรู้ได้ไงว่าควรเอาข้อมูลในบรรทัดไหน

ก่อนอื่น ให้เราลองเปลี่ยนสูตรใน Custom Column ให้เหลือแค่ _ จะเห็นภาพชัดขึ้นครับ

ซึ่งสูตรจะออกมาเป็น

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "ยอดขาย", each _ )

แต่จะเห็นว่าในคอลัมน์ยอดขายจะได้ผลลัพธ์ออกมาเป็น Record ในบรรทัดนั้นๆ ซึ่งประกอบไปด้วย Field ทุกอันในตารางเดิมใน Step #”Changed Type”

นั่นแปลว่า _ ใน Step การ AddColumn จะแทน Record ของแต่ละบรรทัดนั่นเอง
และการอ้างอิงแต่ละ Field ของ Record จึงทำด้วยวิธี _[ชื่อ Field]

และการที่เราใช้ _ เป็นชื่อของ input ทำให้สามารถละ _ ตอนอ้างอิงชื่อ Field ได้ ทำให้แทนที่จะเขียนเต็มๆ ว่า _[ชื่อ Field] จึงสามารถเขียนแค่ [ชื่อ Field] ได้เลย

แปลว่า ถ้าเราไม่ย่ออะไรเลย สูตรเต็มๆ จะเป็นแบบนี้ครับ

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "ยอดขาย", (_)=>_[ราคา]*_[จำนวน]) 

โดยที่ _ ที่เป็น Input ของฟังก์ชันก็คือ Record ในแต่ละบรรทัดนั่นเอง

พอย่อ (_)=> เป็น each จะได้แบบนี้

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "ยอดขาย", each _[ราคา]*_[จำนวน]) 

แต่พอเขียนแบบย่อสุดๆ โดยละ _ หน้า [ ] ทิ้ง เราเลยเขียนสูตรได้ว่า

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "ยอดขาย", each [ราคา]*[จำนวน])

สรุปวิธีการอ้างอิง Record (แถว), List (ข้อมูลในคอลัมน์) และ Table (ตาราง)

ถ้าจะอ้างอิง Record ปัจจุบันที่เลือกอยู่ เรารู้แล้วว่าสามารถใส่ _ หลัง each ได้เลย

ทีนี้ถ้าเราอยากอ้างถึงอย่างอื่นบ้างล่ะ เช่น จะอ้างถึง Table ทั้งอันเลย คอลัมน์ที่ต้องการ หรือ Record ก่อนหน้า จะทำยังไง? เรามาดูทีละอันครับ

ถ้าจะอ้างอิงตารางทั้งอัน วิธีที่ง่ายที่สุด คือ ใส่ชื่อตัวแปรที่ให้ผลลัพธ์เป็นตารางลงไปได้เลยครับ เช่น ใส่ว่า Source ก็จะเอาตารางใน Step แรกสุดมา (จริงๆ ชื่อ Step แต่ละอันก็ให้ผลลัพธ์เป็นตารางอยู่แล้ว)

Tips : ถ้าอยากได้ Step อื่นก็ใส่ชื่อ Step นั้นๆ ลงไป ถ้าอยากได้ตารางอื่นก็ใส่ชื่อตัวแปรที่เป็นตารางอื่น หรือชื่อ query อื่นลงไป

ถ้าจะอ้างอิงคอลัมน์ที่ต้องการทั้งคอลัมน์ ก็ใส่ชื่อ Table ตามด้วย [ชื่อคอลัมน์] เช่น ใส่ว่า Source[ผลไม้] ผลลัพธ์ก็จะออกมาเป็น List

ถ้าจะอ้างอิงถึงแถวก่อนหน้า แปลว่าเราต้องรู้แถวปัจจุบันของตัวเองก่อนถึงจะง่าย ซึ่งวิธีที่ง่ายที่สุดคือใส่ index column ให้เริ่มตั้งแต่เลข 0 เอาไว้ เช่น

แล้วเราค่อยอ้างอิง Table แล้วใส่ row index ที่ต้องการ (index 0 คือ แถวแรกนะ อย่าลืม)

ดังนั้นเราจะใส่ใน Custom Column ว่า =Source{[Index]-1} แบบนี้ได้ครับ

ทีนี้แถวแรกมัน Error เราจะจัดการยังไงดี?

การจัดการ Error ด้วย try…otherwise…

หากเราอยากจะจัดการ Error ไม่ให้แสดงออกมา เราสามารถใช้คำสั่ง

try...x... otherwise ...y... 

มาช่วยได้ครับ

คำสั่งนี้มีวิธีทำงาน คือ หาก try x แล้วสำเร็จก็จะทำ x ไป แต่ถ้าลอง x แล้ว Error ก็จะทำ y แทน ซึ่งเราอาจจะทำให้ y เป็นอะไรก็ได้ เช่น 0 หรือปล่อยเป็น null ก็นิยมครับ

เช่น ใน Custom Column เราเพิ่มสูตรส่วนของ try และ otherwise ว่า 

=try [ราคา]*[จำนวน] otherwise 0

แบบนี้มันจะเอาคอลัมน์ [ราคา]*[จำนวน] หาก error ให้แสดงค่า 0 แทน

รวมถึงการอ้างอิงแถวก่อนหน้าที่ Error ในแถวแรกสุด (เพราะไม่มีแถวก่อนหน้า) เราอาจจะให้เป็น null ก็ได้ เช่น

try Source{[Index]-1} otherwise null

แค่นี้ก็จัดการ error ที่ไม่ต้องการได้แล้วครับ

การเขียนเงื่อนไขด้วย if

สำหรับการเขียนเงื่อนไขใน M Code เราก็ใช้ if…then…else… ประกอบกับการใช้ and or not ก็ได้ครับ

อย่างตอนเขียนสูตรเพื่ออ้างอิงแถวก่อนหน้า ถ้าไม่ใช้ try…otherwise… เราจะใช้ if ก็ได้ ก็จะให้ผลลัพธ์แบบเดียวกัน

if [Index]=0 then null else Source{[Index]-1}

เจาะลึก each ด้วยการใช้ M Code เลียนแบบ VLOOKUP Approximate Match

สมมติผมมีข้อมูลคะแนนสอบอยู่แล้วต้องการจะตัดเกรด ดังนี้
ผมเอาตารางซ้ายเข้าเป็น Query ชื่อ TestResult ส่วนตารางขวาชื่อ RefGrade

ใน Query Test Result นั้นผมสร้าง Custom Column ด้วยสูตรว่า =RefGrade ก็จะได้ผลลัพธ์แบบนี้ ว่าในแต่ละบรรทัดของคะแนนสอบ เราได้ตาราง RefGrade กลับมาทั้งตารางเลย (ซึ่งเยอะไป!)

สิ่งที่เราต้องการจริงๆ คือ อยากดูว่าคะแนนที่ได้นั้นอยู่ในช่วงไหน ซึ่ง logic ที่ใช้ได้คือ ต้องทำการเลือก RefGradeมาเฉพาะบรรทัดที่คะแนนต่ำสุด น้อยกว่าหรือเท่ากับ คะแนนสอบที่ได้ในแต่ละบรรทัดเท่านั้น และค่อนเลือกเอาบรรทัดสุดท้ายมาฃ

ซึ่งเราจะพยายามเลือกให้เหลือเฉพาะบรรทัดที่ คะแนนต่ำสุด น้อยกว่าหรือเท่ากับ คะแนนสอบที่ได้ในแต่ละบรรทัดก่อน ด้วยฟังก์ชันที่ชื่อว่า Table.SelectRows ซึ่งมีวิธีการใช้ดังนี้

Table.SelectRows(table as table, condition as function) as table

จะเห็นว่า input ที่มันต้องการมี 2 ตัว คือ table ต้นฉบับ และ เงื่อนไข ซึ่ง table ต้นฉบับนี่ง่ายมาก ก็คือ RefGrade นั่นแหละ
แต่ที่ยากก็คือเจ้า condition ที่ดันต้องใส่เป็นฟังก์ชันด้วยสิ

เพื่อที่จะให้เข้าใจว่าปกติมันทำงานยังไง เราจะไปดู Query RefGrade แล้วไปลอง Filter มันเล่นๆ ดูก่อน ด้วยเงื่อนไขว่า คะแนนต่ำสุด <= 69 จะได้แบบนี้

ซึ่งเราจะเห็นฟังก์ชัน Table.SelectRows ทำงานให้เราดูเลยว่าต้องเขียนยังไง

= Table.SelectRows(#"Changed Type", each [คะแนนต่ำสุด] <= 69)

เราก็เลยคิดว่าจะเอาคำสั่งนี้กลับไปเขียนใน TestResult ที่เราค้างไว้ได้ ซึ่งมันก็ใช้ได้จริงๆ (แค่เปลี่ยนชื่อ table จาก “Changed Type” เป็น RefGrade)

และถ้าเราไม่อยากจะ hardcode เลข 69 ล่ะ?

เราอยากให้แต่ละบรรทัด มันใช้คะแนนสอบไปเป็นเงื่อนไขในการ Filter แทนการพิมพ์เลข 69 ลงไปเอง เราอาจเผลอคิดว่าจะใช้ [คะแนน] แทนได้เลย แต่มันไม่ง่ายแบบนั้นหรอก หึหึ เพราะมันจะบอกว่าหา Field ที่ชื่อว่า คะแนน ไม่เจอ

ทำไมถึงหาไม่เจอ? ก็เป็นเพราะภายใต้ each อันที่สอง มันกำลังมอง Record ของตาราง RefGrade อยู่น่ะสิ ซึ่งมันไม่มีคะแนนไง เพราะคะแนนอยู่ในตาราง TestResult ต่างหาก!!

แล้วเราจะไปอ้างอิง Field ที่อยู่ใน Current Record ของ TestResult ได้ยังไง? คราวนี้แหละเราจะไม่ใช้การย่อด้วย each แล้วเพราะมันทำให้เกิดการอ้างอิงที่ซ้ำกันแล้วโปรแกรมมันก็งง เราจะตั้งชื่อ input ด้วยตัวเราเองให้ชัดเจนไปเลยจะได้ไม่งง โดย Current Record ของ TestResult ผมจะตั้งชื่อว่า main และแต่ละ row ของ RefGrade ผมจะตั้งชื่อว่า sub ซึ่งจะแปลงสูตรได้ดังนี้

จากเดิมที่เขียนแล้วไม่ชัดเจน จึงมีปัญหา

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "Custom", each Table.SelectRows(RefGrade, each [คะแนนต่ำสุด] <= [คะแนน]))

เปลี่ยนใหม่ ให้ชัดเจนขึ้นว่าอ้างถึง Field ของ Record ไหน

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "Custom",  (main) => Table.SelectRows(RefGrade, (sub)=> sub[คะแนนต่ำสุด] <= main[คะแนน]))

คราวนี้ผลลัพธ์ไม่ Error แล้ว

แต่จะเห็นว่ามันให้ผลลัพธ์กลับมาหลายบรรทัดอยู่ เราจะเอาแค่บรรทัดสุดท้าย ก็ใช้ Table.Last ได้ ดังนี้

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "Custom", (main) => Table.Last(Table.SelectRows(RefGrade, (sub)=> sub[คะแนนต่ำสุด] <= main[คะแนน])))

ผลลัพธ์ออกมาเป็น Record เดียวแล้ว ก็กด expand ที่มุมขวาบนของ Field ได้เลย จะได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่สมบูรณ์ดังรูป

ตอนต่อไป

ตอนนี้เราก็ได้เรียนรู้การใช้ฟังก์ชันเบื้องต้นกันไปแล้ว เดี๋ยวในตอนต่อไปจะป็นเรื่องของ List แบบลึกซึ้งขึ้น ซึ่งมีประโยชน์มากด้วยแน่นอนครับ ติดตามต่อได้เลย

สารบัญซีรีส์ M Code

  • คัมภีร์สรุป M Code ใน Power Query ตอนที่ 1
  • คัมภีร์สรุป M Code ใน Power Query ตอนที่ 2 : Function และ each
  • คัมภีร์สรุป M Code ใน Power Query ตอนที่ 3: เจาะลึกเรื่องของ List
  • คัมภีร์สรุป M Code ใน Power Query ตอนที่ 4: เทคนิค M Code ที่ใช้บ่อย
  • Power Query Speed Up Tips : รวมเทคนิคแก้ปัญหา Power Query ช้า ให้ทำงานเร็วขึ้น
  • สารพัดวิธีกำจัดอักขระที่ไม่ต้องการออกจากข้อความ (Clean Bad Characters)
  • วิธีเขียนสูตรย้อนเวลาแบบ TENET ให้ตัวอักษรกลับหน้าหลัง
  • เทคนิคแก้สูตร M Code ให้ Power Query ทำงานได้ดั่งใจ
  • วิธีใช้ Power Query ดึงข้อมูลจาก Web API : ตอนที่ 2
  • วิธีใช้ Power Query ดึงข้อมูลจาก Web API : ตอนที่ 3
  • แนะนำ/วิธีใช้ ThepExcel-Mfx : M Code สำเร็จรูปจาก ThepExcel
  • วิธีใช้ Regular Expression (RegEx) ใน Power Query
  • วิธีจัดการข้อมูลแย่ๆ ด้วย Power Query ทั้งข้อมูลปนกัน ข้อมูลอยู่บนหัวตาราง
  • แก้ปัญหา Power Query มองไม่เห็นการเพิ่มคอลัมน์ใหม่ในไฟล์ CSV
  • วิธีแก้ปัญหาเวลาเขียน M Code แบบ each ซ้อนกันหลายอัน
  • วิธีใช้ Power Query ดึงข้อมูล EMS Tracking จากไปรษณีย์ไทย ผ่าน Web API
แชร์ความรู้ให้เพื่อนๆ ของคุณ
314    
314    

ติดตามเทพเอ็กเซล

  • Facebook
  • YouTube

อบรมกับเทพเอ็กเซล

🔥 คอร์สใหม่ล่าสุด 🔥

การทำ Optimization ด้วย Excel Solver
สำหรับงานวางแผน
คอร์สออนไลน์ เทพเอ็กเซล
คอร์สออนไลน์ จากเทพเอ็กเซล ดูกี่รอบก็ได้
อบรม Excel / Power BI ให้องค์กรของคุณ

บทความล่าสุด

  • แนวทางฝึกฝน Excel ให้เก่งขึ้น
  • รวม Link เว็บ/เพจเกี่ยวกับ AI
  • วิธีกำหนดท่าทางแบบให้ได้ดั่งใจด้วย ControlNet ใน Stable Diffusion [Part4]
  • วิธีสั่ง Prompt และตั้งค่าใน Stable Diffusion ให้รูปสวยโดนใจ [Part3]
  • วิธีเรียกใช้งาน Model เจ๋งๆ ใน Stable Diffusion [ตอนที่2]
  • วิธีใช้งาน AI สร้างรูปสุดเจ๋งและฟรีด้วย Stable Diffusion ฉบับมือใหม่ [ตอนที่1]
  • 10 ไอเดีย เรียนรู้ Excel ผ่าน ChatGPT AI สุดเจ๋ง

บทความแนะนำ

🔥ฟังก์ชันทั้งหมดใน Excel 🔥

  • แกะเคล็ดวิชา Excel Wizard ในการแข่ง Speed Run Excel ระดับโลก
  • เจาะลึก CALCULATE ใน DAX แบบลึกสุดใจ : Part 1
  • Series สอนดึงข้อมูลจากเว็บ ด้วย Power Automate Desktop
  • สรุปการใช้ LAMBDA ฟังก์ชันที่ใช้สร้างฟังก์ชันใน Excel 365 และผองเพื่อน
  • วิธีใช้ Excel คำนวณระยะเวลาการทำงานรวม แถมระบุเวลาพักได้แบบยืดหยุ่น
  • วิธีจัดการข้อมูลแย่ๆ ด้วย Power Query ทั้งข้อมูลปนกัน ข้อมูลอยู่บนหัวตาราง
  • แยกข้อมูลที่อยู่สุดเน่า ด้วย Excel Power Query

Categories

Tags

ai collection concepts copy database Data Model data validation date dax dropdown error excel filter finance find format formula function game graph IF index intro inventory len link logic lookup match m code merge mid overview paste pivot power query right row solver sort speed split substitute table text time tips trim vba vlookup

Archives

  • April 2023 (3)
  • March 2023 (2)
  • February 2023 (2)
  • January 2023 (1)
  • October 2022 (1)
  • September 2022 (3)
  • August 2022 (3)
  • July 2022 (1)
  • June 2022 (3)
  • May 2022 (1)
  • April 2022 (2)
  • February 2022 (1)
  • December 2021 (2)
  • November 2021 (10)
  • September 2021 (2)
  • August 2021 (6)
  • July 2021 (2)
  • June 2021 (2)
  • May 2021 (10)
  • April 2021 (3)
  • March 2021 (3)
  • February 2021 (4)
  • January 2021 (8)
  • December 2020 (5)
  • November 2020 (13)
  • October 2020 (5)
  • September 2020 (11)
  • August 2020 (4)
  • July 2020 (13)
  • June 2020 (17)
  • May 2020 (16)
  • April 2020 (16)
  • March 2020 (10)
  • February 2020 (15)
  • January 2020 (16)
  • December 2019 (4)
  • November 2019 (3)
  • October 2019 (9)
  • September 2019 (1)
  • August 2019 (7)
  • June 2019 (3)
  • May 2019 (9)
  • April 2019 (9)
  • March 2019 (2)
  • February 2018 (1)
  • January 2018 (3)
  • November 2017 (3)
  • August 2017 (1)
  • July 2017 (1)
  • June 2017 (1)
  • May 2017 (6)
  • April 2017 (6)
  • March 2017 (7)
  • February 2017 (1)
  • January 2017 (2)
  • December 2016 (1)
  • October 2016 (2)
  • September 2016 (3)
  • August 2016 (2)
  • July 2016 (2)
  • June 2016 (1)
  • May 2016 (1)
  • April 2016 (1)
  • March 2016 (2)
  • February 2016 (1)
  • January 2016 (2)
  • December 2015 (2)
  • November 2015 (5)
  • October 2015 (3)
  • June 2015 (2)
  • May 2015 (1)
  • April 2015 (26)
  • January 2015 (1)
  • December 2014 (1)
  • November 2014 (2)
  • October 2014 (1)
  • September 2014 (2)
  • August 2014 (1)
  • June 2014 (1)
  • May 2014 (1)
  • April 2014 (3)
  • March 2014 (3)
  • February 2014 (12)
  • January 2014 (7)
  • December 2013 (2)
  • November 2013 (8)
  • October 2013 (2)

เทพเอ็กเซล : Thep Excel

copyright © 2022

  • Facebook
  • YouTube
เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้ (Cookies)
บริษัท เทพเอ็กเซล จำกัด ให้ความสำคัญต่อข้อมูลส่วนบุคคลของท่าน เพื่อการพัฒนาและปรับปรุงเว็บไซต์รวมถึงสินค้าและบริการต่างๆ หากท่านใช้บริการเว็บไซต์นี้ โดยไม่มีการปรับตั้งค่าใดๆ แสดงว่าท่านยินยอมที่จะรับคุกกี้บนเว็บไซต์ และนโยบายสิทธิส่วนบุคคลของเรา
ตั้งค่าคุกกี้ยอมรับทั้งหมดอ่านเพิ่มเติม
Manage consent

Privacy Overview

This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary
Always Enabled
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
CookieDurationDescription
cookielawinfo-checkbox-analytics11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-functional11 monthsThe cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional".
cookielawinfo-checkbox-necessary11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary".
cookielawinfo-checkbox-others11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
cookielawinfo-checkbox-performance11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
viewed_cookie_policy11 monthsThe cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data.
Functional
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytics
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Advertisement
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.
Others
Other uncategorized cookies are those that are being analyzed and have not been classified into a category as yet.
SAVE & ACCEPT