Limpieza y Preparación de Datos en Power BI

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Limpieza y Preparación de Datos en Power BI

Curso de Power BI

Clase 6 de 25

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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.

Leandro Espino Espino

Hace 2 años

Para combinar tres tablas en Power BI utilizando la opción Append Queries:

Abre Power BI y carga las tres tablas que deseas combinar.
Ve a la pestaña “Transformar datos” para abrir el Editor de Power Query.
En el Editor, selecciona las tres tablas desde el panel de consultas.
Haz clic derecho en una de las tablas y elige “Append Queries”.
Selecciona las otras dos tablas que deseas combinar.
Asegúrate de que las columnas tengan la misma estructura (nombre y tipo de datos).

---

Para eliminar filas en blanco en Power BI, sigue estos pasos:

Abre tu informe en Power BI que contiene una tabla con filas en blanco y columnas vacías.
Ve a la pestaña “Inicio” y selecciona “Transformar datos”.
En el Editor de Power Query, elige la consulta de la tabla con las filas y columnas en blanco.
En la pestaña “Inicio”, selecciona “Eliminar filas” y luego “Eliminar filas en blanco”.

---

Para reemplazar valores “None” por vacíos en Power BI, sigue estos pasos:

Abre Power BI y carga tus datos.
Ve a la vista de datos y selecciona la columna (o columnas) que contiene los valores “None”.
Haz clic en “Transformar datos” para abrir el Editor de Power Query.
En el Editor, selecciona la columna y elige “Reemplazar valores”.
En el campo “Valor a buscar”, escribe “null” (sin comillas).
Deja en blanco el campo “Reemplazar con”.
Haz clic en “Aceptar”.

En la barra de fórmulas del paso, verás esta sintaxis:

Table.ReplaceValue(#"PasoAnterior", null, "", Replacer.ReplaceValue, {"Columna1", "Columna2", ...})

---

Para rellenar hacia abajo en Power BI, puedes seguir estos pasos:

Abre Power BI y carga tus datos.
Ve a la vista de datos y selecciona la columna en la que deseas rellenar los valores hacia abajo.
Haz clic derecho en el encabezado de la columna y selecciona “Rellenar” > “Hacia abajo”.
Esto tomará el valor de la fila anterior y lo aplicará a las filas vacías hasta encontrar un nuevo valor en esa columna

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