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Preparar os dados

05. Transformações de colunas e linhas

5º capítulo de Preparar os dados: uma explicação simples e contínua de Transformações de colunas e linhas, com exemplo, decisões, cuidados e mapa mental.

6 min de leitura40 questões para praticarRevisado em 14/09/2026

Preparar dados significa mudar sua forma sem perder seu significado. O Power Query registra essas mudanças como uma receita que será repetida a cada atualização.

Preparar dados é construir uma entrada confiável para todo o restante. A fonte, o Power Query e a carga definem o que o modelo receberá; um erro nessa etapa pode continuar invisível até aparecer num total ou numa decisão. Este é o capítulo 5 de 10 da disciplina Preparar os dados. A leitura parte do que foi construído em Tipos de dados, nulos e erros de importação. Depois dele, o estudo avança para Pivotar, anular dinamização e dados semiestruturados.

Uma receita de etapas

Cada ação no editor cria uma etapa aplicada e normalmente uma expressão M. O resultado de uma etapa alimenta a seguinte. Renomear cedo melhora a leitura; remover linhas e colunas desnecessárias cedo reduz trabalho; mas uma etapa que depende de um nome ou posição pode quebrar quando a origem muda.

Com essa base, o capítulo segue para Transformar colunas. O conceito que acabou de ser apresentado passa a funcionar como ponto de partida para a decisão seguinte.

Transformar colunas

É possível dividir por delimitador ou posição, extrair partes, padronizar caixa, substituir valores e criar colunas condicionais ou personalizadas. A coluna condicional oferece regras pela interface; a personalizada aceita expressão M. Em ambos os casos, confira tipos e o comportamento para nulos.

A decisão anterior ainda não encerra o problema. Em Transformar linhas e agrupar, veremos o que muda quando esse mecanismo encontra outra camada, outro contexto ou uma necessidade mais específica.

Transformar linhas e agrupar

Filtrar mantém apenas linhas que atendem à condição; manter e remover primeiras linhas têm efeitos opostos. Agrupar por reúne registros e produz agregações como soma, contagem, mínimo e máximo. Ao agrupar, o detalhe pode desaparecer, por isso o novo grão precisa atender à pergunta do modelo.

Resta ligar esse mecanismo a Combinar arquivos com segurança. Essa passagem completa o fluxo e permite avaliar o resultado como um todo, em vez de conferir apenas uma configuração isolada.

Combinar arquivos com segurança

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Fontes consultadas

  • Microsoft Learn — Guia do exame PL-300 (habilidades a partir de 20/04/2026): https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300
  • Microsoft Learn — Visão geral do Power Query no Power BI Desktop: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-query-overview
  • Microsoft Learn — Documentação do Power Query: https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/
  • https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/split-columns-delimiter
  • https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300
  • https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/combine-files-overview
  • Acervo publicado: 40 questões integralmente contempladas.