Tutorial de Power Query

¿Qué es Power Query y por qué lo cambia todo?

Power Query es el motor ETL (Extraer, Transformar, Cargar) integrado de Excel. En palabras sencillas: es una herramienta para importar datos desde casi cualquier fuente, limpiarlos y remodelarlos automáticamente, y cargarlos en tu hoja de cálculo, con cada paso grabado y repetible. Si alguna vez has pasado una tarde de viernes limpiando manualmente un informe que llega con el mismo formato desordenado cada semana, Power Query es la solución que estabas esperando.

A diferencia de las macros, Power Query no requiere programación. Construyes los pasos de transformación a través de una interfaz visual y Power Query los registra en el lenguaje M en segundo plano. Cuando llegue el archivo de la próxima semana, un solo clic vuelve a aplicar todos tus pasos de limpieza.

Interfaz del Editor de Power Query: El panel izquierdo muestra la lista de Consultas (InformeVentas, MaestroProductos, TasasCambio). El centro muestra la cuadrícula de vista previa de datos con encabezados de columna. El panel derecho 'Pasos aplicados' muestra: Origen > Encabezados promovidos > Tipo cambiado > Filas en blanco quitadas > Columna dividida > Filas filtradas. La cuadrícula de vista previa se actualiza para mostrar los datos en el paso seleccionado actualmente.
Figura 1. — El Editor de Power Query. Cada transformación que aplica se registra en el panel "Pasos aplicados" a la derecha. Haga clic en cualquier paso para ver cómo se veían sus datos en ese momento.

Paso a paso: automatiza la limpieza de un informe de ventas semanal

Escenario: Cada lunes recibes ventas_AAAAMMDD.csv con formatos de fecha inconsistentes, categorías de producto combinadas (Categoría-Subcategoría en una sola columna), filas con importes de ventas faltantes y filas de resumen adicionales al final. Crea una consulta de Power Query que lo limpie automáticamente.

Paso 1 — Importar los datos sin procesar

  1. Datos > Obtener datos > Desde un archivo > Desde texto/CSV.
  2. Selecciona tu archivo CSV de ventas. El Navegador muestra una vista previa de los datos. Observa cómo Power Query ya detectó los delimitadores y los tipos de datos.
  3. Haz clic en Transformar datos (no en "Cargar"). Esto abre el Editor de Power Query: toda la limpieza ocurre aquí.

Paso 2 — Promover encabezados y eliminar filas basura

  1. Si la primera fila contiene encabezados: Inicio > Usar la primera fila como encabezados. Haz esto siempre primero: los encabezados permiten referencias por nombre de columna en pasos posteriores.
  2. Elimina las filas de resumen al final. Filtra la columna de fecha: haz clic en el menú desplegable, desmarca las filas que contengan texto como "Total" o valores en blanco. O usa Inicio > Quitar filas > Quitar filas inferiores si sabes cuántas filas adicionales hay.
  3. Elimina las filas completamente en blanco: Inicio > Quitar filas > Quitar filas en blanco.
Editor de Power Query mostrando pasos de limpieza de datos: El menú desplegable de filtro de columna está abierto en la columna Fecha, con casillas de verificación para 2026-07-01 hasta 2026-07-28, y las entradas 'Total' y en blanco desmarcadas. El panel Pasos aplicados ahora muestra: Origen > Encabezados promovidos > Tipo cambiado > Filas filtradas.
Figura 2. — Filtrando filas de resumen y espacios en blanco. El menú desplegable de filtro de columna le permite controlar con precisión qué filas incluir o excluir.

Paso 3 — Dividir la columna de categoría de producto

  1. Tu columna de producto contiene "Electrónica-Accesorios": categoría, guion, subcategoría. Necesitas dos columnas.
  2. Selecciona la columna Producto. Transformar > Dividir columna > Por delimitador.
  3. Delimitador: Personalizado, escribe -. Dividir en: Delimitador más a la izquierda (importante: algunas subcategorías contienen guiones, p. ej., "Audio-Visual").
  4. Haz clic en Aceptar. Ahora tienes Producto.1 (categoría) y Producto.2 (subcategoría). Renómbralas: clic derecho en los encabezados > Cambiar nombre.

Paso 4 — Corregir el formato de fecha y manejar valores faltantes

  1. Selecciona la columna Fecha. Transformar > Tipo de datos > Fecha. Si algunas fechas no se convierten (mostrando Error), haz clic en el menú desplegable de la columna > Reemplazar errores > introduce la fecha de hoy como respaldo, o filtra para revisar esas filas.
  2. Para la columna Importe de ventas: selecciónala, Transformar > Reemplazar valores. Valor para buscar: null, Reemplazar por: 0. Esto reemplaza las ventas faltantes con cero en lugar de dejar espacios en blanco.
  3. Elimina las filas donde el Importe de ventas sea 0 si representan entradas sin sentido (opcional): filtra Importe de ventas > Filtros de número > Mayor que > 0.

Paso 5 — Cargar y configurar la actualización automática

  1. Inicio > Cerrar y cargar en. Elige "Tabla" y "Hoja de cálculo nueva". Haz clic en Aceptar.
  2. Tus datos limpios aparecen en Excel. Ahora para automatizar: Datos > Consultas y conexiones (panel a la derecha).
  3. Haz clic derecho en tu consulta > Propiedades. Marca Actualizar datos al abrir el archivo. Opcionalmente configura Actualizar cada X minutos para paneles en vivo.
  4. La próxima semana: guarda el nuevo CSV con el mismo nombre en la misma ubicación, abre este libro y haz clic en Datos > Actualizar todo. Todos los pasos de limpieza se reproducen automáticamente.

Técnicas clave

  1. Anular dinamización para datos listos para análisis. Si tus datos tienen los meses como columnas separadas (Ene, Feb, Mar), selecciona las columnas descriptivas y Transformar > Anular dinamización de otras columnas. Las tablas anchas se convierten en tablas altas aptas para tablas dinámicas.
  2. Combinar consultas en lugar de BUSCARV. Inicio > Combinar consultas une dos tablas por columnas coincidentes: la versión de Power Query de BUSCARV, pero maneja millones de filas y múltiples tipos de combinación (izquierda, derecha, externa completa, interna, anti).
  3. Agrupar por para resúmenes. Transformar > Agrupar por para agregar datos (SUMA, CONTAR, PROMEDIO) por categoría: como una tabla dinámica que se ejecuta antes de que los datos lleguen a tu hoja de cálculo.
  4. Renombrar pasos para mayor claridad. "Tipo cambiado", "Columnas quitadas" y "Filas filtradas" pierden sentido después de 20 pasos. Haz clic derecho en los pasos > Cambiar nombre para describir lo que hace: "Quitar filas en blanco" o "Dividir nombre completo".

Errores comunes

  1. Cargar millones de filas innecesariamente. Filtra las filas antes de cargar. Durante el desarrollo, usa Inicio > Conservar filas > Conservar filas superiores y quita el filtro cuando estés listo para los datos completos.
  2. No corregir los tipos de datos explícitamente. Power Query adivina los tipos pero puede equivocarse. Selecciona cada columna y usa Inicio > Tipo de datos para configurarlos correctamente: Texto para IDs, Decimal para moneda, Fecha para fechas. Los tipos incorrectos son la principal fuente de errores en Power Query.
  3. Olvidar que Power Query distingue mayúsculas de minúsculas. A diferencia de las fórmulas de Excel, el lenguaje M y los filtros de texto distinguen entre mayúsculas y minúsculas. "ABC" no coincide con "abc" en filtros o combinaciones a menos que primero apliques una transformación a mayúsculas o minúsculas.
  4. Anidar demasiadas transformaciones en un solo paso. Usa pasos separados para cada transformación lógica. Los pasos independientes son más fáciles de depurar, reordenar y explicar a los colegas.

Consejos avanzados

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