At navigere i komplekse datastrukturer kan ofte føles som en rejse gennem en labyrint. I dette indlæg deler jeg min erfaring med at arbejde med UEFA ranking og Superliga data direkte i Excel ved hjælp af PowerQuery. Dette kan lyde skræmmende, men frygt ej! Jeg vil guide dig igennem processen, så du kan undgå de fælder, jeg stødte på, og effektivt manipulere nestede tabeller og JSON-data.
Fra JSON til Excel: En Enklere Løsning
Efter at have kæmpet med kompleksiteten af nestede tabeller i JSON-format, fandt jeg en mere visuelt tiltalende og teknisk håndterbar tilgang ved hjælp af Excel og PowerQuery. Selvom dette skift føltes som et skridt tilbage til gymnasietiden, hvor man kopierede fra sidemanden i oldgræsk, har denne metode vist sig at være bemærkelsesværdigt effektiv.
Hvad Du Finder i mit Excel-Påskeæg
Mit projekt resulterede i et Excel-dokument med tre ark (koden er UEFA):
- Lande Koefficientlisten: En oversigt over landes UEFA ranking.
- Klubkoefficientlisten: Klubbernes UEFA ranking detaljer.
- Superligakampene fra 2024-sæsonen: Inkluderer stillinger og oversigt over kommende kampe i Mesterskabsspil og Kvalifikationsspil.
Disse ark kan nemt opdateres med de seneste resultater fra diverse turneringer ved hjælp af genvejen CTRL+SHIFT+F5.
Datakilder til dit projekt
- SS2 si-ab.com Tournaments: Et skatkammer af information med adgang til resultater, klubnavne, og mere fra op til 500 turneringer.
- Superligaens API: Tilbyder datastrukture, der ligner ss2.si-ab.com.
- UEFA’s Koefficientliste: Direkte adgang til UEFA’s officielle koefficientlister.
Værdifulde Lektioner
Gennem dette projekt har jeg lært vigtigheden af:
- Brugen af HVISER-funktionen i Excel for dynamiske dataopdateringer.
- “Til tabel”-funktionen i PowerQuery, som er essentiel for at håndtere lister effektivt.
- Den avancerede editor i PowerQuery: Et uundværligt værktøj for at undgå gentagne manuelle datahåndteringsskridt.
Et særligt udfordrende aspekt var at arbejde med den nestede ‘seasonsranking’-liste fra UEFA’s klubdata. Trods flere forsøg med R’s Jsonlite og httr samt dplyr pakkerne, viste det sig at være en udfordrende opgave, som krævede betydelig tålmodighed og tid