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Transformer les données dans Power Query

Très souvent, les données ne sont pas exploitables telles quelles, des traitements sont nécessaires, c'est en cela que consiste la transformation de données. Dans cette section, plongeons dans le monde de la transformation des données avec Power Query.

Power Query

L'éditeur Power Query, un outil ETL intégré à Power BI, est l'endroit où la magie de la transformation des données opère. Power Query, en tant qu'outil low-code, offre la possibilité d'effectuer des opérations de transformation sans nécessiter une seule ligne de code.

Changer les types des colonnes

Power BI attribue généralement des types par défaut à vos colonnes. Cependant, il peut être nécessaire de changer ces types pour s'assurer de la précision des données dans votre analyse.

Supprimer les colonnes non nécessaires

La première étape consiste à alléger vos données en supprimant les colonnes qui ne seront pas utilisées dans votre rapport. Cela non seulement simplifie vos données mais aussi rend votre fichier plus léger.

Remplacer des valeurs

Avec Power Query, la possibilité de remplacer des valeurs devient un outil puissant pour corriger des incohérences ou des erreurs dans vos données.

Gérer les valeurs vides

Power Query offre des fonctionnalités pour gérer efficacement les valeurs vides, assurant ainsi la qualité et la fiabilité des données

Filtrer une Colonne

Affinez vos données en utilisant des filtres pour extraire uniquement les informations pertinentes d'une colonne spécifique.

Supprimer les Doublons

Éliminez les doublons pour maintenir la cohérence et la précision de vos données.

Renommer les Colonnes

Attribuez des noms significatifs aux colonnes pour rendre vos données plus compréhensibles et conviviales.

Créer des colonnes

Explorez la création de nouvelles colonnes en fonction de vos besoins spécifiques, ajoutant ainsi des dimensions supplémentaires à vos données.

if [dt] < #date(2024, 1, 1) then [ume_cashout_rev] / 1.18 else [ume_cashout_rev] / 1.10

Fractionner une colonne

Explorez la création de nouvelles colonnes en fonction de vos besoins spécifiques, ajoutant ainsi des dimensions supplémentaires à vos données.

if [dt] < #date(2024, 1, 1) then [ume_cashout_rev] / 1.18 else [ume_cashout_rev] / 1.10

Fusionner des Requêtes

Combinez plusieurs requêtes pour créer des ensembles de données plus riches et complexes.

Effectuer des Jointures

Utilisez des jointures pour associer des données provenant de différentes sources, créant ainsi des relations entre les ensembles de données.


Il ne s'agit que d'une présentation non exhaustive, Power Query offres d'autres transformations que je vous invite à expérimenter. Pour aller plus loin, je vous recommande cette lecture Nettoyer, transformer et charger des données dans Power BI de MS Learn.