PowerQuery Column Generation

unlistedgabriel

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Feb 4, 2019
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Good Afternoon :)

I am hoping someone might know the answer to my conundrum - I have a source of data which is a list of client returns/values, this list is provided by an external source and is in the same format every time, however the number of clients might increase or decrease, and there are also a large number of them so manually amending would not be sufficient.
I am looking for a way for PowerQuery to amend a columns values ("AUM (m)" dividing the value by 1000000, "Return" to be converted to a percentage) based on if the headers "AUM (m)" and "Returns" are present in the source file. Each Client has both an AUM (m) and a Returns column.

From my initial investigations I am trying to decide on something that just generates a custom column and does the calculation but then replaces the AUM columns per Client. Or if it were easier with a custom function being called?

For the Returns column I want to apply the percentage type, but again IF the workbook as "Return" in Row {0}. This may also need a divisable by 100 applying first but based on the other columns needs it should be a relatively simple job duplicating that step.

If anyone has a good idea for the best practice of this I am all ears. Below is an example of the kind of thing I'm dealing with, thank you in advance for any assistance given!

Top row in the below table is the HEADERS and then the first row (Row{0}) is below that.

[TABLE="width: 446"]
<tbody>[TR]
[TD]Client[/TD]
[TD]Column3[/TD]
[TD]CLIENT 1[/TD]
[TD]Column5[/TD]
[TD]CLIENT 2[/TD]
[TD]Column7[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD]AUM (m)[/TD]
[TD]Return[/TD]
[TD]AUM (m)[/TD]
[TD]Return[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/09/2016[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]180000000[/TD]
[TD="align: right"]-2.17645969[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/10/2016[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]174084888.4[/TD]
[TD="align: right"]-3.544963[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/11/2016[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]177363361.9[/TD]
[TD="align: right"]-3.380647[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/12/2016[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]183232446.4[/TD]
[TD="align: right"]3.315788[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/01/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]180661810.7[/TD]
[TD="align: right"]-1.402937[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]28/02/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]186725952.8[/TD]
[TD="align: right"]3.892258[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/03/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]188936772.4[/TD]
[TD="align: right"]1.210827[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/04/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190923144.9[/TD]
[TD="align: right"]1.105857[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/05/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190013882.1[/TD]
[TD="align: right"]-0.151775[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/06/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]184752376.8[/TD]
[TD="align: right"]-2.769011[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/07/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]183107415.4[/TD]
[TD="align: right"]-0.078876[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/08/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190762813[/TD]
[TD="align: right"]4.180823[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/09/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]184374321[/TD]
[TD="align: right"]-3.348919[/TD]
[TD="align: right"]202387702.8[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/10/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]185767602.6[/TD]
[TD="align: right"]0.832585[/TD]
[TD="align: right"]214575115[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/11/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]187891836.2[/TD]
[TD="align: right"]1.150004[/TD]
[TD="align: right"]215070822.5[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/12/2017[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]192509897.5[/TD]
[TD="align: right"]2.471796[/TD]
[TD="align: right"]215856533[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/01/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]186591311.2[/TD]
[TD="align: right"]-2.650945[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]28/02/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]186369733.6[/TD]
[TD="align: right"]0.055543[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/03/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190609944.9[/TD]
[TD="align: right"]2.126925[/TD]
[TD="align: right"]211871168[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/04/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]185992468.3[/TD]
[TD="align: right"]-2.307564[/TD]
[TD="align: right"]207913904.3[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/05/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190650679.9[/TD]
[TD="align: right"]2.504516[/TD]
[TD="align: right"]213581279.3[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/06/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]190126761.7[/TD]
[TD="align: right"]-0.243367[/TD]
[TD="align: right"]215061658.3[/TD]
[TD="align: right"]-0.48349[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/07/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]189199326.2[/TD]
[TD="align: right"]0.126269[/TD]
[TD="align: right"]216840698.4[/TD]
[TD="align: right"]1.220376[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/08/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]188959327[/TD]
[TD="align: right"]0.171114[/TD]
[TD="align: right"]218656100.9[/TD]
[TD="align: right"]0.624721[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/09/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD="align: right"]186454866.6[/TD]
[TD="align: right"]-1.309723[/TD]
[TD="align: right"]217690288.7[/TD]
[TD="align: right"]-1.05[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/10/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]30/11/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD="align: right"]31/12/2018[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
</tbody>[/TABLE]
 

Excel Facts

Do you hate GETPIVOTDATA?
Prevent GETPIVOTDATA. Select inside a PivotTable. In the Analyze tab of the ribbon, open the dropown next to Options and turn it off
post example what you want to achieve
or
is that what you want?

[Table="width:, class:head"]
[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#70AD47]Client[/td][td=bgcolor:#70AD47]C1-AUM (m)[/td][td=bgcolor:#70AD47]C1-Return[/td][td=bgcolor:#70AD47]C2-AUM (m)[/td][td=bgcolor:#70AD47]C2-Return[/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/09/2016​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
180​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-2.18%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/10/2016​
[/td][td]
174.08​
[/td][td]
-3.54%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/11/2016​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
177.36​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-3.38%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/12/2016​
[/td][td]
183.23​
[/td][td]
3.32%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/01/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
180.66​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-1.40%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
28/02/2017​
[/td][td]
186.73​
[/td][td]
3.89%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/03/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
188.94​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
1.21%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
30/04/2017​
[/td][td]
190.92​
[/td][td]
1.11%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/05/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
190.01​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-0.15%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
30/06/2017​
[/td][td]
184.75​
[/td][td]
-2.77%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/07/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
183.11​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-0.08%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/08/2017​
[/td][td]
190.76​
[/td][td]
4.18%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/09/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
184.37​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-3.35%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
202.39​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/10/2017​
[/td][td]
185.77​
[/td][td]
0.83%​
[/td][td]
214.58​
[/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/11/2017​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
187.89​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
1.15%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
215.07​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/12/2017​
[/td][td]
192.51​
[/td][td]
2.47%​
[/td][td]
215.86​
[/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/01/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
186.59​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-2.65%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
28/02/2018​
[/td][td]
186.37​
[/td][td]
0.06%​
[/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/03/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
190.61​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
2.13%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
211.87​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
30/04/2018​
[/td][td]
185.99​
[/td][td]
-2.31%​
[/td][td]
207.91​
[/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/05/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
190.65​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
2.50%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
213.58​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
30/06/2018​
[/td][td]
190.13​
[/td][td]
-0.24%​
[/td][td]
215.06​
[/td][td]
-0.48%​
[/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
31/07/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
189.2​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
0.13%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
216.84​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
1.22%​
[/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/08/2018​
[/td][td]
188.96​
[/td][td]
0.17%​
[/td][td]
218.66​
[/td][td]
0.62%​
[/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/09/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
186.45​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-1.31%​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
217.69​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA]
-1.05%​
[/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/10/2018​
[/td][td][/td][td][/td][td][/td][td][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td=bgcolor:#E2EFDA]
30/11/2018​
[/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][td=bgcolor:#E2EFDA][/td][/tr]

[tr=bgcolor:#FFFFFF][td]
31/12/2018​
[/td][td][/td][td][/td][td][/td][td][/td][/tr]
[/table]
 
Upvote 0
ok, but...
proper table has one row of headers
proper table shouldn't have moxed data in columns (text vs numbers)

so maybe try this

Code:
[SIZE=1]let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Table1"]}[Content],
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Client", type date}, {"Column3", type any}, {"CLIENT 1", type any}, {"Column5", type any}, {"CLIENT 2", type any}, {"Column7", type any}}),
    #"Replaced Value" = Table.ReplaceValue(#"Changed Type","AUM (m)","C1-AUM (m)",Replacer.ReplaceValue,{"CLIENT 1"}),
    #"Replaced Value1" = Table.ReplaceValue(#"Replaced Value","Return","C1-Return",Replacer.ReplaceValue,{"Column5"}),
    #"Replaced Value2" = Table.ReplaceValue(#"Replaced Value1","AUM (m)","C2-AUM (m)",Replacer.ReplaceValue,{"CLIENT 2"}),
    #"Replaced Value3" = Table.ReplaceValue(#"Replaced Value2","Return","C2-Return",Replacer.ReplaceValue,{"Column7"}),
    #"Removed Blank Rows" = Table.SelectRows(#"Replaced Value3", each not List.IsEmpty(List.RemoveMatchingItems(Record.FieldValues(_), {"", null}))),
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Removed Blank Rows",{"Column3"}),
    #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(#"Removed Columns", [PromoteAllScalars=true]),
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Promoted Headers",{{"Column1", "Client"}}),
    #"Divided Column" = Table.TransformColumns(#"Renamed Columns", {{"C1-AUM (m)", each _ / 1000000, type number}}),
    #"Divided Column1" = Table.TransformColumns(#"Divided Column", {{"C2-AUM (m)", each _ / 1000000, type number}}),
    #"Rounded Off" = Table.TransformColumns(#"Divided Column1",{{"C1-AUM (m)", each Number.Round(_, 2), type number}, {"C2-AUM (m)", each Number.Round(_, 2), type number}}),
    #"Divided Column2" = Table.TransformColumns(#"Rounded Off", {{"C1-Return", each _ / 100, type number}}),
    #"Divided Column3" = Table.TransformColumns(#"Divided Column2", {{"C2-Return", each _ / 100, type number}}),
    #"Changed Type2" = Table.TransformColumnTypes(#"Divided Column3",{{"C1-Return", Percentage.Type}, {"C2-Return", Percentage.Type}})
in
    #"Changed Type2"[/SIZE]
 
Upvote 0
Hi Thanks alot for this - am I right in thinking it would work no matter how many clients are added or removed from the source data? So If i delete out a client on the source data and refresh it will still produce useable columns in the output?

As you said its not a proper table with 2 lots of headers so I could concatenate those by creating a "CLIENT 1 & AUM (m)" and the same for the Returns? and then if it contains AUM it Transforms columns by the required calculations. This way it can be still recognised at a later step if I were to source these calculations to another query/sheet.

The query needs to be able to change any columns figures that has AUM/Returns, no matter the number of clients. I imagine using an IF there is a date in CLIENT column perform Transform.

I will have a play with your idea above and let you know!

Taking your example above:

[TABLE="class: cms_table_head"]
<tbody>[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[/TR]
[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[TD="bgcolor: #70AD47"][COLOR=[URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] ]Client[/COLOR][/TD]
[TD="bgcolor: #70AD47"][COLOR=[URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] ]CLIENT1-AUM (m)[/COLOR][/TD]
[TD="bgcolor: #70AD47"][COLOR=[URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] ]CLIENT1-Return[/COLOR][/TD]
[TD="bgcolor: #70AD47"][COLOR=[URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] ]CLIENT2-AUM (m)[/COLOR][/TD]
[TD="bgcolor: #70AD47"][COLOR=[URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] ]CLIENT2-Return[/COLOR][/TD]
[/TR]
[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
30/09/2016​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
180​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
-2.18%​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"][/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"][/TD]
[/TR]
[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[TD]
31/10/2016​
[/TD]
[TD]
174.08​
[/TD]
[TD]
-3.54%​
[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
30/11/2016​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
177.36​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"]
-3.38%​
[/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"][/TD]
[TD="bgcolor: #E2EFDA"][/TD]
[/TR]
[TR="bgcolor: [URL=https://www.mrexcel.com/forum/usertag.php?do=list&action=hash&hash=FFFFFF]#FFFFFF[/URL] "]
[TD]
31/12/2016​
[/TD]
[TD]
183.23​
[/TD]
[TD]
3.32%​
[/TD]
[TD][/TD]
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31/10/2018​
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[TD][/TD]
[TD][/TD]
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[TD="bgcolor: #E2EFDA"][/TD]
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[TD]
31/12/2018​
[/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
</tbody>[/TABLE]
 
Upvote 0
Honestly I don't know what are you tryin' to achieve except dividing by 1000000 and by 100 ?
 
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my suggestion is that:

[Table="width:, class:head"]
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[/table]


load source table into PowerQuery , divide columns by 1000000 and by 100 suitable then create PivotTable from QueryTable and set appropriate Values to format what you want
now you can add as many clients as you like
 
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