Get dataset from a tag query in PowerTable

Hello everyone, I have a PowerTable and I would like to get its dataset so I can format and export it in excel, because the native option only exports in CSV, and I didn't find any more options in the menu.

You would run your own historian query with the corresponding settings and convert that to your target format.

You should be doing this anyways, in my opinion, because a chart should always be on a more efficient sampling rate for performance, and an export can be made to use a higher sample rate or natural return.

I think it's an antipattern the charts make it so tempting to directly export their data, but what do I know...

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Trying to be feature-comparable to Vision. Vision can handle high-resolution datasets and therefore exporting from the chart itself is perfectly reasonable. Perspective, not so much.

To solve it, I created the following code:

	pens = value['pens']
	startDate = value['startDate']
	endDate = value['endDate']
	# Número de resultados que você deseja trazer
	num_results = 50
	# Lista para armazenar os dados das tags
	dados_das_tags = {}
	# Loop através dos objetos na lista e buscar os dados
	for objeto in pens:
	    if "data" in objeto and "source" in objeto["data"]:
	        caminho_da_tag = objeto["data"]["source"]
	        # Verifica se o caminho da tag está presente
	        if caminho_da_tag:
	            tag_path_parts = caminho_da_tag.split(":")
	            if len(tag_path_parts) > 2:
	                tag_name = tag_path_parts[-1]  # Pega o nome da tag após "tag:"
	                historico_da_tag = system.tag.queryTagHistory(
	                    returnSize=num_results,  # Especifica o número de resultados desejado
	                    aggregationMode="LastValue",  # Modo de agregação LastValue
	                    returnFormat='Wide'  # Formato de retorno amplo
	                # Lista para armazenar os valores desta tag
	                valores_da_tag = []
	                # Loop para obter os valores
	                for i in range(historico_da_tag.getRowCount()):
	                    timestamp = historico_da_tag.getValueAt(i, "t_stamp")
	                    valor = historico_da_tag.getValueAt(i, tag_name)  # Obtém o valor da coluna correspondente ao nome da tag
	                    timestamp_str =, "dd/MM/yyyy HH:mm:ss")
	                    valor_formatado = "{:.2f}".format(round(valor, 2))  # Formata o valor com duas casas decimais
	                    valores_da_tag.append([timestamp_str, valor_formatado])
	                dados_das_tags[tag_name] = valores_da_tag
	                dados_das_tags[tag_name] = []
	            dados_das_tags[tag_name] = []
	        dados_das_tags[objeto["name"]] = []
	# Construir um novo dataset vazio com as colunas desejadas
	headers = ["time"]
	for tag_name in dados_das_tags.keys():
	combined_dataset = system.dataset.toDataSet(headers, [])
	# Preencher o dataset combinado com os dados dos datasets individuais
	for i in range(num_results):
	    row = []
	    row.append(dados_das_tags[list(dados_das_tags.keys())[0]][i][0])  # Adicione a coluna de tempo
	    for tag_name in list(dados_das_tags.keys()):
	        if len(dados_das_tags[tag_name]) > i:
	    combined_dataset = system.dataset.addRow(combined_dataset, row)
	return combined_dataset

Now just export to excel.