Cómo importar y transformar datos en Power BI y Excel

Hablemos de hacer su vida más fácil mientras trabaja con múltiples fuentes de datos y limpia los datos sin procesar, que a menudo son desordenados y desestructurados. Para dar sentido a estos datos, necesita una herramienta para transformar, limpiar y dar forma a los datos en un análisis significativo. Power Query es una herramienta de preparación y transformación de datos que lo ayuda a remodelar, limpiar y combinar datos de múltiples fuentes. Es una herramienta ETL (extracción, transformación, carga) gratuita y de autoservicio integrada en Power BI y Excel.

Con Power Query, puede recopilar múltiples fuentes de datos, fusionar tablas, girar y deshacer columnas, eliminar duplicados y realizar una variedad de transformaciones utilizando una interfaz fácil de usar. ¡Pero eso no es todo! Power Query le permite usar el código M, que se usa para crear una función personalizada y realizar transformaciones de datos avanzadas.

Usemos juntos Power Query para limpiar y transformar sus datos.

Lo primero que queremos hacer es cargar los datos de este archivo de Excel . Desde el archivo, seleccione las hojas que está buscando para el análisis. Antes de cargar los datos directamente en Power BI, haga clic en Transformar.

En la ventana Power Query, encontrará tres áreas principales: la cinta, las consultas y los pasos aplicados. La cinta proporciona herramientas para limpiar y transformar datos, como mantener/eliminar columnas/filas, dividir columnas y fusionar/anexar tablas. Estas transformaciones se registran como pasos en la sección de pasos aplicados. Cada tabla que importa se denomina consulta. Por último, cada tabla que importa se denomina consulta.

Aquí hay algunos pasos para limpiar y transformar datos en Power Query junto con algunos ejemplos:

Eliminar columnas: si sus datos tienen muchas columnas que no necesita, puede eliminarlas. Para hacer esto, seleccione las columnas que desea eliminar, haga clic derecho y elija "Eliminar columnas".

La acción "Eliminar columna" se almacenará como un paso en el panel de pasos aplicados y se puede eliminar haciendo clic en la "X" junto al paso.

De otra manera, puede elegir solo las columnas necesarias y luego hacer clic derecho para elegir "Eliminar otras columnas". Lo que debería eliminar las columnas innecesarias.

Reemplazar valores: para reemplazar valores en una columna, seleccione la columna y haga clic en "Reemplazar valores" en la cinta. Por ejemplo, para reemplazar "S" con "Soltero" y "M" con "Casado", realice los mismos pasos para cada reemplazo.

Columnas divididas: si sus datos tienen columnas que deben dividirse en varias columnas, puede dividirlas. Para hacer esto, seleccione la columna que desea dividir, haga clic derecho y elija "Dividir columna". Por ejemplo, si sus datos tienen una columna para el nombre completo, pero desea dividirlos en columnas de nombre y apellido, puede dividir la columna.

Cambiar el nombre de la columna: haga doble clic en el nombre de la columna para cambiarle el nombre e ingrese el nuevo nombre (nombre)

Filtrar filas: si sus datos tienen filas que no necesita, puede filtrarlas. Para hacer esto, seleccione la columna por la que desea filtrar, haga clic en la flecha desplegable y elija "Filtros de texto" o "Filtros numéricos". Por ejemplo, si tiene una tabla de datos de ventas pero solo desea ver las ventas del año 2013, puede filtrar la columna de fecha para mostrar solo las filas relevantes.

Hay algunas formas adicionales de limpiar y transformar datos usando Power Query. En mi próximo blog, cubriré transformaciones más avanzadas que puede realizar con Power Query, incluidas Fusionar/Anexar tablas, Pivotar/Despivotar, Columna personalizada, etc.

Como puede ver, con Power Query, puede manipular sus datos de casi cualquier forma imaginable. Es una poderosa herramienta que puede ayudarlo a preparar sus datos para el análisis en Power BI y Excel.

Este artículo se publicó en la publicación de Microsoft Power BI , suscríbase para obtener tutoriales, sugerencias y trucos de Power BI más interesantes.

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