Aprenda 10 aplicações do Power Query muito importantes para o tratamento de dados de forma rápida e eficiente em apenas 10 minutos!
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10 Aplicações do Power Query em 10 Minutos
Na aula de hoje, quero te mostrar 10 aplicações do Power Query muito úteis e importantes para o tratamento de dados de forma rápida e eficiente! Você verá as seguintes funcionalidades do Power Query:
- Remover linhas em branco
- Ajustes de cabeçalho (promover cabeçalhos)
- Juntar informações
- Separar informações
- Remover colunas em branco
- Mesclar colunas
- Cálculos no Power Query
- Cálculo de idade no Power Query
- Coluna condicional
- Coluna de exemplos
Com essas funcionalidades, você vai conseguir tratar a sua base de dados para que consiga fazer suas análises dentro do Power BI de forma ágil e sem problemas.
Então faça o download do material disponível e venha comigo que eu vou te ensinar essas dez aplicações do Power Query em apenas 10 minutos!
Apresentação da Base de Dados
No material disponível para download, você encontrará a nossa base de dados fictícia com o histórico de vendas de uma empresa.
Importando a Base de Dados – Transformar Dados
Para trabalharmos com essa base de dados no Power BI, precisamos importá-la. Vamos criar um arquivo em branco no Power BI e selecionar a opção Pasta de trabalho do Excel.
Basta selecionar o arquivo dessa aula e clicar em abrir. Dentro do Power BI, será aberta uma nova janela com o nome do arquivo e das abas presentes nele.
Marque a opção Vendas e selecione Transformar Dados para carregar os dados dentro do Power Query.
Feito isso, vamos aguardar até que a tabela seja carregada no Power Query.
Removendo Linhas Vazias
Um primeiro passo muito importante quando estamos fazendo o tratamento de dados é verificar se existem linhas vazias na tabela e removê-las.
Para que você não precise procurar linha a linha, podemos utilizar o método de remoção de linhas vazias.
Na guia Página Inicial, vá até a opção Remover Linhas e dentro dela selecione a opção Remover Linhas em Branco.
Isso removerá todas as linhas que estiverem completamente vazias da tabela.
Ajuste de Cabeçalho no Power Query
Agora precisamos ajustar o cabeçalho das colunas. Repare que os nomes de cada coluna estão na linha 1, e os títulos das colunas estão com o padrão do Power Query, que é Column seguido de um número.
Para ajustar isso, basta ir até a guia Página Inicial e selecionar a opção Usar a Primeira Linha como Cabeçalho.
Feito isso, a primeira linha se tornará o cabeçalho da tabela, facilitando a identificação correta dos dados.
Remover Colunas em Branco ou Irrelevantes
Assim como excluímos as linhas em branco, podemos identificar e remover colunas desnecessárias ou vazias da tabela, como as colunas Observação e Column11.
Basta selecioná-las e apertar a tecla Delete ou clicar com o botão direito do mouse e selecionar Remover.
Juntar Informações no Power Query
Observe que nessa base de dados temos uma coluna com o nome do cliente e outra com o sobrenome.
No entanto, pode ser interessante unir essas duas informações em uma única coluna, por exemplo, quando você quer analisar os clientes que mais compraram na loja.
Para isso, vamos selecionar as duas colunas: clique sobre a coluna Nome Cliente, mantenha a tecla Ctrl pressionada e clique sobre a coluna Sobrenome.
Feito isso, vá até a guia Transformar e clique em Mesclar Colunas.
Essa opção abrirá uma nova janela. Selecione o separador como Espaço e defina o nome da nova coluna como Nome Completo.
Dividir Coluna no Power Query
Assim como podemos unir informações em uma única coluna, também é possível separar informações contidas em uma única coluna.
Por exemplo, na nossa base de dados a coluna Produto traz o nome do produto e a cor dele.
Isso não é interessante se quisermos analisar individualmente a venda total de produtos de um determinado tipo, independentemente da cor.
Para dividir essa coluna, vá até a guia Transformar e clique na opção Dividir Coluna.
Dentro dessa opção, selecione Por delimitador, já que o produto e a cor estão separados por um hífen.
Na janela que será aberta, marque a opção de delimitador personalizado e informe o delimitador desejado, que neste caso será: espaço, hífen (-) e espaço novamente.
Isso dividirá nossa coluna Produto em Produto.1 e Produto.2. Basta renomeá-las para Nome Produto e Cor Produto.
Cálculos no Power Query
Dentro do Power Query, é possível criar novas colunas a partir de algum cálculo realizado.
Por exemplo, podemos adicionar uma coluna com o faturamento total de uma venda, multiplicando os valores da coluna Valor Unitario pela coluna Quantidade Vendida.
Para isso, selecione as duas colunas e vá até a guia Adicionar Coluna. Nessa guia, clique em Padrão e depois em Multiplicar.
Feito isso, basta renomear a coluna criada para Faturamento.
Cálculo de Idade no Power Query
Outro cálculo muito interessante que podemos fazer dentro do Power Query é o cálculo de idade.
Dentro dessa base de dados, temos as datas de nascimento dos clientes e podemos utilizá-las para calcular a idade deles.
Para isso, basta selecionar a coluna Data de Nascimento e, em Adicionar Coluna, selecionar a opção Data, seguida de Idade.
Isso gerará uma nova coluna chamada Idade, porém os valores apresentados estarão em números de dias, que é o padrão do Power Query.
Para alterar a forma como a data é exibida, vá até a guia Transformar, com a coluna Idade selecionada, e altere a duração para Total de Anos.
Isso transformará a idade em anos, porém ela ficará com o número em casas decimais. Como só nos interessa o valor de ano inteiro, vamos arredondar esse valor para baixo na guia Transformar.
Com isso, as idades serão exibidas corretamente, considerando apenas os anos completos.
Coluna Condicional no Power Query
Com a idade dos clientes, podemos categorizá-los de acordo com a faixa etária. Para esse exemplo, criaremos três faixas etárias: Jovem (até 30 anos), Adulto (até 60 anos) e Sênior (Acima de 60 anos).
Para fazer isso, utilizaremos a ferramenta Coluna Condicional, onde é possível definir a lógica para atribuir cada faixa etária. Então, selecione a opção Coluna Condicional localizada na guia Adicionar Coluna.
Essa opção abrirá uma nova janela para que possamos definir o nome e as condições para a criação da nova coluna. O nome dessa coluna será Faixa Etária.
Nas condições, definiremos primeiro que se a coluna Idade for menor ou igual a 30, a saída (valor na coluna) será Jovem.
Em seguida, podemos clicar em Adicionar Cláusula para verificar a próxima faixa etária que será: Coluna Idade é menor ou igual a 60, com a saída Adulto.
E por fim, vamos preencher o campo Senão (não é nem menor ou igual a 30 e nem menor ou igual a 60) com o valor Sênior.
As condições seguem as verificações na ordem em que foram escritas, então, clicando em Ok, teremos os clientes categorizados de acordo com a faixa etária.
Colunas de Exemplos no Power Query
A última funcionalidade que eu quero te apresentar nessa aula e que é muito interessante é a Coluna de Exemplos do Power Query. Ela permite criar uma nova coluna com base em exemplos fornecidos.
Essa ferramenta é muito útil quando desejamos pegar apenas uma parte da informação dentro de um texto maior. Como por exemplo, separar o nome da cidade do restante da coluna Loja.
Para fazer isso, vamos até a guia Adicionar Coluna e selecionar a opção Coluna de Exemplo.
Essa opção permite fornecer exemplos das informações que queremos extrair em cada linha da tabela. O Power Query identifica um padrão com base nesses exemplos e replica para as outras linhas.
Só precisamos preencher alguns exemplos com os nomes das cidades até que o Power Query identifique o padrão e comece a replicar corretamente. Quando ele fizer isso, basta clicar em Ok para a coluna ser criada.
Podemos renomeá-la para Cidade.
Salvar Arquivo – Enviar para o Power BI
Com os tratamentos e edições feitos, podemos salvar e enviar para o Power BI. Basta clicar em Fechar e Aplicar na guia Página Inicial. Assim, todas as modificações e tratamentos serão processados e carregados no Power BI.
Com isso, o Power Query irá fechar e enviar nossa base de dados tratada para dentro do Power BI.
Dessa forma, todas as alterações ficarão salvas. Portanto, sempre que sua base de dados for atualizada, basta clicar em Atualizar dentro do Power BI que todo o tratamento será feito novamente automaticamente.
Conclusão – 10 Aplicações do Power Query em 10 Minutos
Na aula de hoje eu te mostrei 10 aplicações do Power Query para muito úteis e importantes para o tratamento de dados de forma rápida e eficiente!
Com essas funcionalidades você vai conseguir tratar a sua base de dados para que consiga fazer suas análises dentro do Power BI de forma ágil e sem problemas.
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