Nettoyer et transformer les données

Une donnée brute n’est pas toujours prête à l’emploi. Power Query permet de la transformer étape par étape pour qu’elle soit exploitable dans vos modèles d’analyse. Voici un aperçu des opérations les plus courantes et simples à réaliser :

• Renommer colonnes et requêtes
• Supprimer lignes ou colonnes inutiles
• Remplir ou remplacer les valeurs manquantes
• Formater les données (majuscules, date, nombre…)
• Fractionner ou fusionner des colonnes
• Modifier les types de données (texte, date, nombre…)
• Supprimer les doublons

💡 Bon à savoir : Power Query vous propose aussi des outils d’aperçu des données dans l’onglet “Affichage”, ce qui est très pratique !

Power Query utilise le code M comme langage de formule. Quand vous appliquez des étapes dans Power Query, comme filtrer des lignes ou encore transformer des colonnes, Power Query génère automatiquement du code en langage M en arrière-plan. Vous n’avez donc pas besoin de le connaître pour utiliser l’interface, mais le comprendre permet d’aller beaucoup plus loin.

À quoi sert-il concrètement ?

• Personnaliser les transformations : le langage M permet de créer des étapes complexes qu’on ne peut pas faire via l’interface.
• Optimiser les requêtes : en modifiant le code M, on peut améliorer les performances ou réutiliser plus facilement des transformations.
• Créer des fonctions : vous pouvez créer vos propres fonctions réutilisables, comme en programmation.

Quelques caractéristiques du langage M :

• Il est déclaratif : vous décrivez ce que vous voulez faire, et Power Query s’occupe du “comment”.
• Il est fonctionnel : comme en mathématiques, tout est basé sur des fonctions.
• Il est sensible à la casse : Column1 et column1 sont deux choses différentes.
• Il est typé dynamiquement : les types de données sont importants, mais peuvent être changés facilement.

Vous pouvez visualiser le code M dans l'éditeur avancé de Power Query. Voici à quoi cela ressemble :