Leçon 4 : Power Query

Leçon 4 : Power Query

Date de dernière mise à jour du document : 23/12/2024

Apprendre à utiliser Power BI en huit leçons :

  • Leçon 1 : Introduction à Power BI
  • Leçon 2 : Prise en main des interfaces
  • Leçon 3 : Se connecter à des données
  • Leçon 4 : Power Query
  • Leçon 5 : Le langage DAX
  • Leçon 6 : Créer des graphiques
  • Leçon 7 : Mettre en forme un rapport
  • Leçon 8 : Publier un rapport

Table des matières

Introduction

Nous avons vu dans la leçon numéro trois comment créer une requête. Sachez qu’il est possible d’en créer directement dans Power Query en réalisant un clic droit au niveau des requêtes.

Le reste du processus est le même que celui vu dans la leçon numéro trois :

Nouvelle requête Power BI

Sachez également qu’il est possible de lancer Power Query à tout moment à partir de Power BI Desktop. Vous n’êtes pas obligé de créer une requête pour y accéder. Pour cela, cliquez simplement sur transformer les données :

transformer les données Power BI

Interface de Power Query

Power Query est très accessible, même aux nouveaux utilisateurs. Son interface est très intuitive, le nom des fonctions également. De plus, toutes les formules sont générées automatiquement !

En résumé, laissez-vous guider à travers son interface, n’hésitez pas à essayer les différentes fonctionnalités, vous ne pouvez pas faire d’erreur car vous aurez toujours la possibilité de revenir en arrière. Il n’y aura jamais d’impact sur vos sources de données car comme je l’ai mentionné dans la leçon numéro deux, nous ne faisons que lire des données.

Les requêtes Power Query

Les requêtes Power Query

Toutes les requêtes que vous allez créer se retrouveront ici. Vous pouvez bien sur naviguer entre elles afin de visualiser vos données et les transformer.

Il est important de les renommer afin de leur donner du sens. Par expérience, vous verrez que c’est très important car ces noms figureront dans vos formules DAX.

Je vous conseille d’importer uniquement les requêtes que vous allez utiliser dans votre rapport. Des requêtes non utilisées alourdissent votre fichier, ce qui impact les performances et polluent votre lisibilité.

Prévisualisation des données

Prévisualisation des données Power Query Power BI

La prévisualisation des données est très importante. Elle vous permet de voir ce que vous allez importer dans votre Power BI. C’est pour cela que dans la leçon numéro trois, je vous conseille de toujours transformer les données quand vous créez une requête, plutôt que directement les charger.

Notez que vous ne voyez que les 1000 premières lignes de votre source de données. C’est uniquement une question de performance. Alors ne soyez pas inquiet si vous ne retrouvez pas toutes vos données, elles seront bien là dans Power BI Desktop lorsque vous allez les importer.

Le bandeau Power Query

C’est exactement le même fonctionnement que les autres outils Microsoft (Excel, Power Point, Word, etc…). Vous retrouvez dans le bandeau plusieurs onglets avec toutes les actions que vous pourrez utiliser pour modifier votre base de données.

La bandeau Power Query

Les étapes appliquées

Les étapes appliquées Power Query Power BI

Toutes les modifications que vous allez réaliser vont s’afficher chronologiquement dans les étapes appliquées. Il est alors possible de cliquer sur n’importe quelle étape afin de revenir visualiser l’état de vos données lors de cette étape.

Attention, quand vous allez importer vos données dans Power BI Desktop, toutes les étapes s’appliqueront !

Par défaut, vous allez avoir entre une et quatre étapes appliquées alors que vous n’avez encore rien fait.

  • Source : Spécifie le chemin vers votre fichier source
  • Navigation : Indique quelles données aller chercher dans la source
  • En-têtes promus : Dans Excel, la ligne une est souvent utilisée pour les en-têtes. Dans Power BI Desktop et Power Query, les en-têtes ne doivent pas figurer en ligne une, elles doivent être spécifiées. On distingue bien les en-têtes d’un côté et les données de l’autre.
  • Type modifié : Souvent insérée automatiquement après en-têtes promus, cette étape permet de détecter le type des données contenus dans votre colonne (texte, date, nombre, heure, etc…)

Démonstration Power Query dans Power BI

Nettoyer les données

La première étape sera de nettoyer vos données afin qu’elles soient conformes à vos attentes et vos besoins d’analyses. En effet, il n’est pas rare de retrouver des bases de données avec des lignes vides, des erreurs, des colonne vides, etc…

des lignes vides colonne vides Power BI

Nous n’avons aucun intérêt à importer cela dans Power BI Desktop. Nous allons commencer par supprimer les lignes vides, puis nous supprimerons ensuite les colonnes vides.

Je précise que l’ordre d’exécution n’a pas d’importance, vous êtes libre de faire comme bon vous semble.

Pour supprimer les lignes vides, cliquez sur « Supprimer les lignes ». Plusieurs options s’offrent à vous. Dans notre cas, nous allons cliquer sur « Supprimer les lignes vides ».

Supprimer les lignes vides Power BI

Nous pouvons remarquer que nous n’avons plus nos lignes vides et qu’une étape appliquée s’est ajoutée. Voici le résultat :

Lignes vides supprimées Power BI avec Power Query

Maintenant, nous allons supprimer les colonnes vides. Pour cela, nous allons sélectionner toutes les colonnes que nous voulons supprimer (en maintenant la touche CTRL de votre clavier, vous pouvez réaliser une sélection multiple). Ensuite, cliquez sur « Supprimer les colonnes », puis à nouveau sur « Supprimer les colonnes ».

supprimer les colonnes vides Power BI

Nous pouvons remarquer que les deux colonnes ont bien été supprimées et une nouvelle étape appliquée s’est ajoutée. Voici le résultat :

Colonnes supprimées

Transformer les données

Transformer vos données n’est pas obligatoire. Cela va dépendre de vos besoins. Il existe beaucoup de manières de transformer les données, voici quelques exemples :

  • Transposer
  • Fractionner / Fusionner
  • Pivoter / Dépivoter la colonne
  • Remplacer les valeurs
  • Remplir
  • Etc…

Dans notre base de données, nous avons la colonne « Classe » dans laquelle nous retrouvons les valeurs « CM2-A » et « CM2-B ». Mon objectif est de séparer le niveau de classe et la lettre. Pour cela je vais fractionner ma colonne.

Je commence alors par sélectionner ma colonne et dans l’onglet « Transformer », je vais cliquer sur « Fractionner la colonne » puis sur « Par délimiteur » :

Transformer les données Power Query

Une fenêtre va alors s’ouvrir pour que vous puissiez paramétrer. J’ai choisi de fractionner ma colonne à chaque occurrence du délimiteur « – ».

Bien sûr, adaptez-vous selon vos données et vos besoins.

fractionner colonnes

Deux colonnes se sont alors créées et une nouvelle étape appliquée s’est ajoutée. Voici le résultat :

Fractionner les colonnes Power BI

Vous pouvez remarquer que nous obtenons deux colonnes nommées « Classe.1 » et « Classe.2 ». Vous pouvez les renommer en faisant un clic droit sur la colonne et en cliquant ensuite sur « Renommer ».

Renommer les colonnes Power BI

Une fois de plus, une nouvelle étape appliquée s’est ajoutée. Voici le résultat :

Colonnes renomées Power BI

Enrichir les données

Enrichir les données consiste à créer des données supplémentaires à celle qui existe déjà. Pour cela, vous trouverez dans l’onglet « Ajouter une colonne » différentes options qui vont permettront de le faire. La plus utilisée est « Colonne personnalisée ».

Colonne personnalisée

Je ne vais pas développer l’enrichissement des données dans cette leçon car cela demande d’appréhender le langage M. De plus, nous verrons dans la leçon numéro cinq le langage DAX. Celui-ci permet également d’enrichir vos données. La seule différence réside dans le fait que les calculs ne seront pas faits au même endroit.

Importer les données

Nous avons terminé de nettoyer, transformer et enrichir nos données dans Power Query. Pour importer les données dans Power BI Desktop, il suffit de cliquer sur « Fermer & appliquer » qui se trouve juste ici :

Fermer & appliquer  Power Query

Power Query va se fermer et vos données vont se charger :

Chargement des données Power Query dans Power BI

Vous retrouvez d’une part vos données dans le volet « Données » :

Données

Et d’autre part dans l’affichage table :

Affichage Table

Vous pouvez passer à la leçon numéro cinq.

Prochaine leçon

On continue la formation avec la leçon 5 : Le langage DAX !


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Nicolas Parent formateur Power BI

Nicolas PARENT

Formateur Power BI chez NEOBI

« Cela fait maintenant sept ans que je travaille dans le milieu industriel. À travers chacune de mes expériences, j’ai été amené à réaliser des projets autour d’Excel et Power BI. Actuellement, je travaille dans le secteur ferroviaire où je fais de l’analyse de données et où je construis des tableaux de bord. L’utilisation des outils bureautique est devenu une passion pour moi que je partage avec vous aujourd’hui par la rédaction de blog, la création de vidéos et les formations. »