CSV non-identique d’un dossier à convertir en table

Bonjour, nous avons un système informatique qui nous génère 3 CSV différents dans un dossier:
– Une liste d’utilisateur (user.csv)
– Une liste de groupe (group.csv)
– Une table de relation utilisateur/groupe (groupmembership.csv)

Grâce au cours Powerquery j’ai été capable de faire une Query sur le dossier, et à partir du résultat j’ai créé 3 query additionnelles pour nettoyer/importer chaque fichier CSV. Cela me fourni 3 tables prêtes à combiner plus tard.

Chacune de ces Query ont les étapes suivantes:
Sources -> Navigation -> CSV importé -> Entête promus -> Type modifié

Tout fonctionne très bien. Jusqu’au jour où je veux recommencer à partir d’un nouveau dossier.

J’aurais pensé que si je modifie la requête à l’étape “Source” pour le nouveau dossier tout se ferait automatiquement. Mais cela ne fonctionne pas car le nom du dossier est hard codé à ces 3 étapes : Source, Navigation et CSV importé.

Vous voyez mon dilemne, pour réutiliser ma query il faudrait modifier le nom du dossier 3 fois pour les 3 fichiers/query.Il doit sûrement y avoir une stratégie plus efficace pour importer les tables – sans les fusionner – à partir de 3 fichiers CSV distinct.

Voici la query pour un des fichiers:

let
Source = Folder.Files(“P:\Auditeur analyste\_Projets\20210716 – Export”),
#”P:\Auditeur analyste\_Projets\20210716 – Export\_Users csv1″ = Source{[#”Folder Path”=”P:\Auditeur analyste\_Projets\20210716 – Export\”,Name=”Users.csv”]}[Content],
#”CSV importé” = Csv.Document(#”P:\Auditeur analyste\_Projets\20210716 – Export\_Users csv1″,[Delimiter=”,”, Columns=33, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
#”En-têtes promus” = Table.PromoteHeaders(#”CSV importé”, [PromoteAllScalars=true]),
#”Type modifié” = Table.TransformColumnTypes(#”En-têtes promus”,{{“UserId”, Int64.Type}, {“FirstName”, type text}, {“MiddleName”, type text}, {“LastName”, type text}, {“UserName”, type text}, {“UserDomain”, type text}, {“LastUpdated”, type datetime}, {“Address”, type text}, {“Company”, type text}, {“Title”, type text}, {“DefaultEmail”, type text}, {“DefaultEmailType”, type text}, {“Email2”, type text}, {“Email2Type”, type text}, {“Email3”, type text}, {“Email3Type”, type text}, {“Email4”, type text}, {“Email4Type”, type text}, {“Email5”, type text}, {“Email5Type”, type text}, {“Phone1”, type text}, {“Phone1Type”, type text}, {“Phone2”, type text}, {“Phone2Type”, type text}, {“Phone3”, type text}, {“Phone3Type”, type text}, {“Phone4”, type text}, {“Phone4Type”, type text}, {“Phone5”, type text}, {“Phone5Type”, type text}, {“AccountStatus”, type text}, {“LastLoginDate”, type datetime}, {“ForcePasswordChange”, type logical}})
in
#”Type modifié”

Merci à l’avance, je m’excuse à l’avance car je n’ai pas complété la partie langage M. Si la réponse s’y trouve merci de m’y référer. Sinon quelle serait à haut niveau la stratégie à adopter pour générer ces tables, peut-on générer trois tables à partir d’une seule requête?

Xavier

PS: Google est peu d’assistance car nous sommes inondés d’exemples qui combinent les CSV ensemble – ce qui n’est pas le cas ici.

• Ce sujet a été modifié le il y a 2 années et 9 mois par Xavier Théorêt. Raison: Abonnement au thread