Como utilizar o Power Query Editor no Power BI?

O Power Query Editor é o mecanismo de transformação de dados do Power BI. Ele permite preparar os dados antes de carregá-los para o modelo analítico.
Com o Power Query você pode:
- Limpar dados inconsistentes
- Transformar estruturas de tabelas
- Combinar múltiplas fontes de dados
- Criar colunas calculadas
- Automatizar transformações de dados
Todas as alterações realizadas são registradas como etapas (Applied Steps), permitindo que o processo seja reproduzido automaticamente a cada atualização dos dados.
Isso é essencial para construir relatórios escaláveis e confiáveis.
Como Abrir o Power Query Editor no Power BI
Siga os passos abaixo para acessar o Power Query Editor no Power BI Desktop.
Passo 1: Abra o Power BI Desktop
Inicie o Power BI Desktop e conecte-se a uma fonte de dados, como por exemplo:
- Excel
- SharePoint
- SQL Server
- Arquivos CSV
- APIs
- Bancos de dados


Passo 2: Clique em Transformar Dados
Após carregar os dados, clique no botão Transformar Dados (Transform Data) na aba Página Inicial.
O Power BI abrirá o Power Query Editor, onde você poderá realizar as transformações necessárias.

Como Alterar o Tipo de Dados de uma Coluna
Garantir que cada coluna tenha o tipo de dado correto é um passo fundamental na preparação dos dados.
Passos
- Selecione a coluna que deseja alterar.
- Na barra superior, localize a opção Tipo de Dados.
- Escolha o tipo adequado.
Os tipos de dados disponíveis incluem:
- Número inteiro
- Número decimal
- Porcentagem
- Data
- Hora
- Texto
Definir corretamente os tipos de dados permite que o Power BI interprete e agregue as informações corretamente.
Exemplo:
Se uma coluna contém datas armazenadas como texto, convertê-la para Data permitirá utilizar inteligência temporal nos relatórios.

Como Usar a Primeira Linha como Cabeçalho
Algumas bases de dados são importadas sem cabeçalhos definidos.
Para corrigir isso:
Passos
- Acesse a aba Transformar.
- Clique em Usar Primeira Linha como Cabeçalho.
O Power Query transformará automaticamente a primeira linha em nomes de colunas.

Como Remover Colunas ou Linhas Desnecessárias
Durante a preparação dos dados, é comum remover informações irrelevantes.
Remover Colunas
- Selecione a coluna que deseja excluir.
- Clique com o botão direito.
- Selecione Remover.


Remover Linhas
- Vá até Página Inicial → Remover Linhas.
- Escolha a opção desejada:
- Remover linhas superiores
- Remover linhas inferiores
- Remover linhas em branco


Remoção de dados desnecessários ajuda a reduzir o tamanho do modelo e melhorar o desempenho do relatório.
Como Dividir Colunas por Delimitador
Às vezes uma coluna contém múltiplas informações separadas por caracteres como vírgula ou espaço.
Exemplo:
João Silva, Gerente de Vendas
Você pode dividir essas informações em colunas separadas.
Passos
- Selecione a coluna desejada.
- Vá em Transformar → Dividir Coluna.
- Escolha Por delimitador.
- Defina o delimitador:
- Vírgula
- Espaço
- Ponto e vírgula
O Power Query criará automaticamente novas colunas com os dados separados.

Como Agrupar Dados com a Função “Agrupar Por”
A função Agrupar Por (Group By) permite resumir dados com base em critérios específicos.
Exemplos de uso
- Total de vendas por região
- Média de notas por categoria
- Quantidade de pedidos por cliente
Passos
- Selecione a coluna que deseja agrupar.
- Clique em Agrupar Por.
- Escolha:
- Tipo de agregação (Soma, Média, Contagem, etc.)
- Coluna que será agregada.
Essa funcionalidade ajuda a analisar grandes volumes de dados com mais eficiência.


Como Transpor Linhas e Colunas
Transpor dados significa trocar linhas por colunas.
Isso pode ser útil para reorganizar conjuntos de dados e facilitar a análise.
Passos
- Selecione a tabela.
- Vá em Transformar → Transpor.
O Power Query reorganizará automaticamente a estrutura da tabela.

Como Substituir Valores no Power Query
Substituir valores é útil para padronizar dados.
Exemplo
Corrigir variações como:
Brasil
BR
BRA
Passos
- Selecione a coluna desejada.
- Clique com o botão direito.
- Escolha Substituir Valores.
- Informe:
- Valor a localizar
- Valor de substituição
Isso ajuda a manter consistência nos dados utilizados nos relatórios.


Como Criar Colunas Personalizadas
O Power Query permite criar novas colunas baseadas em cálculos ou transformações.
Passos
- Vá na aba Adicionar Coluna.
- Clique em Coluna Personalizada.
- Insira a fórmula desejada.
Exemplo:
PreçoTotal = [Quantidade] * [PreçoUnitário]
Esse recurso permite criar novos campos sem alterar os dados originais.


Dica Profissional: Utilize o Painel “Etapas Aplicadas”
O painel Etapas Aplicadas (Applied Steps) é um dos recursos mais importantes do Power Query.
Cada transformação realizada nos dados é registrada ali como uma etapa sequencial.
Isso permite:
- Visualizar o histórico de transformações
- Identificar erros facilmente
- Ajustar etapas anteriores
- Automatizar a preparação de dados
Se precisar remover uma transformação, basta clicar no X ao lado da etapa.
O Power Query atualizará automaticamente o conjunto de dados.

Conclusão
O Power Query Editor no Power BI Desktop é uma ferramenta essencial para preparar dados antes da análise.
Ao aprender a limpar, transformar e estruturar corretamente seus dados, você poderá criar dashboards mais confiáveis e análises mais precisas.
Dominar o Power Query é um passo fundamental para quem deseja evoluir em Business Intelligence e análise de dados com Power BI.
Erick Alves de Moura é Head of Delivery e Arquiteto Principal da Trinapse, consultoria brasileira especializada em Microsoft 365. Acumula 14 anos de experiência em arquitetura e entrega de soluções sobre SharePoint, Power Platform, Microsoft Graph e Copilot, sempre em ambientes corporativos de grande porte.
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Ao longo da carreira, conduziu migrações de SharePoint on-premises para o SharePoint Online, desenhou intranets corporativas, automatizou processos de negócio com Power Apps e Power Automate e, mais recentemente, projetou agentes de IA integrados ao Microsoft 365.
São projetos com milhares de usuários, regras de governança rígidas e integração com sistemas legados, o tipo de cenário em que a decisão de arquitetura importa mais do que a ferramenta.
Fluente em inglês, atende clientes globais e é o arquiteto responsável pela conta da Bayer nos Estados Unidos, no Brasil, atua junto a cooperativas de crédito, agronegócio e indústria, setores com forte exigência de conformidade e continuidade operacional.
Escreve no blog da Trinapse desde 2019. São mais de 240 artigos publicados sobre SharePoint, Modern Workplace, Copilot e agentes de IA, Power Platform e automação de processos, em dois formatos: tutoriais técnicos passo a passo e análises de decisão sobre arquitetura e adoção do Microsoft 365. Todo conteúdo nasce de projeto real entregue, não de documentação traduzida.



