Trabajando con Power Query. El editor donde limpiás y transformás los datos antes de que lleguen al modelo: cambiar tipos, quitar columnas, filtrar, dividir, combinar tablas y dejar todo listo para el análisis. Y lo mejor: cada paso queda grabado y se repite solo cuando actualizás.
Idea clave
Power Query es la “E-T-L” de Power BI: Extrae de la fuente, Transforma (limpia) y Load/carga al modelo. Vos no tocás el archivo original: Power Query aplica los pasos sobre una copia, cada vez que actualizás.
📊 Dataset de la clase
Descargá el mismo archivo que uso en el video y seguí los pasos en tu Power BI:
⬇️ Descargar dataset (.xlsx)Si te pide permiso, abrilo en Google Sheets y usá Archivo → Descargar → Microsoft Excel (.xlsx).
1. ¿Qué es Power Query y para qué sirve?
Es el motor de preparación de datos de Power BI (y también de Excel). Se abre desde Inicio → Transformar datos. Sirve para dejar la tabla “prolija”: sin filas basura, con los tipos correctos, columnas útiles y varias fuentes combinadas.
Regla de oro
Todo lo que sea limpiar o dar forma a los datos se hace en Power Query. Los cálculos de negocio (medidas) se hacen después con DAX. No los mezcles.
2. El editor por dentro
Al entrar a Transformar datos vas a ver tres zonas:
- Consultas (izquierda): la lista de tablas que estás preparando.
- Vista de datos (centro): una muestra de las filas para ir viendo cómo quedan.
- Configuración de la consulta → Pasos aplicados (derecha): el historial de cada transformación.
3. Pasos aplicados: el corazón de Power Query
Cada acción que hacés (cambiar un tipo, quitar una columna, filtrar) se guarda como un paso. Podés hacer clic en un paso para ver cómo estaba la tabla en ese momento, reordenarlos, renombrarlos o borrarlos con la ✕.
Detrás de cada paso hay una línea en un lenguaje llamado M. Lo ves en la barra de fórmulas (actívala en Vista → Barra de fórmulas):
= Table.SelectRows(Origen, each [Pais] = "Paraguay")Ojo con el orden
Los pasos se ejecutan de arriba hacia abajo. Si borrás una columna y después un paso posterior la usa, se rompe. Cambiá el orden con arrastrar o clic derecho → Mover.
4. Transformaciones más usadas
Tipos de datos
Lo primero: revisá que cada columna tenga el tipo correcto (texto, número entero, decimal, fecha). El ícono a la izquierda del nombre lo indica. Un tipo mal puesto arruina cálculos y relaciones.
Encabezados y filas
Usar la primera fila como encabezado cuando los títulos vinieron como datos. Y Quitar filas → superiores, en blanco o duplicadas, para sacar basura.
Quitar / elegir columnas
Quedate solo con lo que vas a usar: clic derecho en la columna → Quitar, o Elegir columnas. Menos columnas = modelo más liviano.
Filtrar y reemplazar
Usá el embudo del encabezado para filtrar, y Reemplazar valores para corregir textos (por ejemplo “Asunción ” con espacios, o “S/D” por vacío).
Dividir columna
Dividir columna por un delimitador: separás en dos (o más) columnas usando un separador. Por ejemplo, partir “Nombre Apellido” por el espacio, o un código por el guion.
5. Cerrar y aplicar
Cuando la tabla está lista, Inicio → Cerrar y aplicar. Power Query carga el resultado al modelo. De ahí en más, cada Actualizar vuelve a correr todos los pasos solo. 🎯
6. Con IA: tu copiloto
Pedile a la IA
«Explicá qué hace este paso M: = Table.SelectRows(...)»
«¿Cómo separo “Nombre Apellido” en dos columnas en Power Query?»
«¿Qué tipo de dato conviene para una columna de fechas?»
Regla de oro con IA: entendé lo que propone antes de aplicarlo a tus datos.
Practicá
- Descargá el dataset de la clase (botón de arriba), conectalo y corregí los tipos de datos de todas las columnas.
- Quitá filas en blanco y usá la primera fila como encabezado.
- Dividí una columna “Nombre completo” en Nombre y Apellido.
- Filtrá una categoría y reemplazá un valor mal escrito (ej. “S/D” por vacío).
- Reordená y renombrá los pasos aplicados, y hacé Cerrar y aplicar.
Curso Power BI para BI + IA · Quantux AI · MSc. Oscar González Frutos. Todo lo que se limpia acá llega prolijo al modelo — la mitad del trabajo de un buen dashboard es un buen Power Query.