Preparar los datos antes de construir un reporte es el paso que define la calidad de cualquier análisis. En Power BI existen herramientas específicas para combinar tablas, eliminar filas en blanco, reemplazar valores incorrectos y asignar tipos de datos correctos. Dominar estas técnicas permite pasar de una fuente desordenada a una base confiable para responder preguntas de negocio.
¿Cómo combinar varias tablas en una sola con anexar consultas?
Cuando los datos están separados por año —como ocurre con las pestañas de tickets de 2021, 2022 y 2023— lo primero es corregir los encabezados. En las tablas de 2022 y 2023 se debe hacer clic en "Usar la primera fila como encabezado" [01:07]. Power BI agrega automáticamente un paso que asigna tipos de dato; por ahora conviene eliminarlo para evitar conflictos.
Una vez que las tres tablas tienen encabezados consistentes, desde la tabla de 2021 se accede a Combinar > Anexar consultas > Anexar consultas para crear una nueva [02:00]. En la ventana emergente se selecciona la opción de tres o más tablas y se agregan 2022 y 2023. El resultado es una tabla unificada con todos los registros.
¿Por qué deshabilitar la carga de tablas individuales?
Para mantener una interfaz limpia, se recomienda hacer clic derecho en cada tabla anual y desactivar "Habilitar carga" [03:00]. Las tablas aparecerán en itálica, indicando que no se mostrarán en la vista de reporte porque la nueva tabla Tickets ya las contiene.
¿Cómo eliminar filas en blanco rápidamente?
Dentro de la tabla combinada existía un 47 % de registros en blanco. La solución es ir a Reducir filas > Quitar filas > Quitar filas en blanco [03:30]. Con un solo clic, Power BI descarta todos esos registros vacíos.
¿Cómo reemplazar valores incorrectos y trabajar con nulos?
Un problema frecuente en tablas de datos es encontrar textos como "none" donde debería existir un valor nulo. En la columna cliente ID, este texto impide un análisis correcto [04:28].
- Seleccionar la columna y acceder a Transformar > Reemplazar los valores.
- Escribir la palabra a buscar:
none.
- Dejar el campo "Reemplazar con" vacío.
Sin embargo, Power BI distingue entre en blanco y nulo, lo que genera confusión. Para resolverlo se edita directamente el paso en código M: se eliminan las comillas vacías y se escribe la palabra clave null [05:30]. De esta forma Power BI reconoce la celda como verdaderamente nula.
¿Qué tipos de dato conviene asignar a cada columna?
Los campos de ID (ticket, línea de venta, cliente) deben configurarse como texto, ya que son identificadores descriptivos y no representan cantidades [04:05]. La columna de fecha de venta se asigna como tipo fecha, mientras que cantidad y precio se mantienen como valores numéricos.
Para eliminar columnas sobrantes, se seleccionan las columnas útiles desde precio total hasta el inicio de la tabla con Control + Shift, luego clic derecho y "Quitar otras columnas" [06:40]. Si el orden resultante no es el deseado, se seleccionan las columnas con Control y se usa la opción "Mover al inicio" [07:12].
¿Cómo usar la función rellenar para completar categorías?
En la tabla de categorías de productos, los datos llegan pivoteados: cada subcategoría aparece junto a su categoría, pero las celdas intermedias quedan vacías [07:30]. La herramienta Rellenar hacia abajo, ubicada en la pestaña Transformar, copia el último valor no vacío en las celdas inferiores.
Antes de aplicar el relleno, es necesario verificar que las celdas estén realmente marcadas como nulas y no como "en blanco". Si aparece el problema de blanco versus nulo, se repite el proceso de Reemplazar valores y se corrige en código M escribiendo null [08:20]. Una vez hecho esto, la función rellenar opera correctamente y cada subcategoría queda asociada a su categoría correspondiente [09:18].
Estas técnicas de limpieza —combinar, reemplazar, rellenar y asignar tipos— son fundamentales para garantizar que el modelo de datos esté listo antes de crear visualizaciones. Si has enfrentado el problema de valores en blanco versus nulos, comparte tu experiencia y cómo lo resolviste.
