Qué es Power Query y cómo usarlo (Excel y Power BI)

TL;DR: Power Query es la herramienta de Microsoft para transformar y limpiar datos sin escribir código. Está en Excel y Power BI. Si pasas horas con BUSCARV, copiando y pegando datos, o limpiando hojas manualmente, Power Query te cambia la vida. Este post te enseña qué es, dónde encontrarlo, y las 10 transformaciones que más vas a usar.

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Qué es Power Query (y para qué sirve)

Power Query es una herramienta de ETL (Extract, Transform, Load) visual que viene incluida en Excel y Power BI. Te permite:

• Conectar a casi cualquier fuente de datos (Excel, CSV, bases de datos, APIs, web…)
• Transformar esos datos (limpiar, filtrar, combinar, pivotar…)
• Cargar el resultado a tu hoja de cálculo o modelo de datos

Todo esto sin escribir código (aunque puedes si quieres) y de forma repetible: configuras una vez, actualizas siempre.

El problema que resuelve

¿Te suena esto?

1. Recibes un archivo Excel cada mes
2. Tiene columnas mal nombradas, filas vacías, formatos inconsistentes
3. Pasas 2 horas limpiándolo manualmente
4. El mes siguiente, repites todo

Power Query automatiza ese proceso. Defines los pasos una vez, y cada vez que lleguen datos nuevos, solo das a “Actualizar”.

Dónde vive Power Query

Aplicación	Versión	Cómo acceder
Excel 365	Incluido	Datos → Obtener datos
Excel 2019	Incluido	Datos → Obtener datos
Excel 2016	Incluido	Datos → Nueva consulta
Excel 2013	Complemento	Descargar e instalar aparte
Excel 2010	Complemento	Descargar e instalar aparte
Excel Mac	Limitado	Datos → Obtener datos (menos conectores)
Power BI Desktop	Incluido	Inicio → Transformar datos

Nota sobre Excel Mac: Tiene Power Query, pero con menos conectores y funcionalidades. Si trabajas en serio con datos, usa Windows o Power BI Desktop.

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Dónde encontrar Power Query en Excel

La pregunta más buscada. Aquí está:

Excel 365 / 2019 / 2021 / 2024

1. Ve a la pestaña Datos
2. Busca el grupo Obtener y transformar datos
3. Haz clic en Obtener datos

Desde ahí puedes conectar a:

• Archivos (Excel, CSV, XML, JSON, PDF…)
• Bases de datos (SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle…)
• Servicios online (SharePoint, Dynamics, Salesforce…)
• Otras fuentes (Web, OData, APIs…)

Excel 2016

1. Pestaña Datos
2. Grupo Obtener y transformar
3. Nueva consulta

Excel 2013 y 2010

Power Query no viene instalado. Tienes que:

1. Descargar el complemento de Microsoft
2. Instalarlo
3. Aparecerá una nueva pestaña “Power Query”

Mi recomendación: Si sigues en Excel 2013 o anterior, actualiza. Power Query moderno es mucho mejor.

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Tu primer Query en 5 minutos

Vamos a hacer un ejemplo práctico. Tienes un CSV de ventas con datos sucios.

Paso 1: Conectar

1. Datos → Obtener datos → Desde archivo → Desde texto/CSV
2. Selecciona tu archivo
3. Se abre una vista previa

Paso 2: Transformar

Power Query detecta automáticamente las columnas y tipos. Pero tus datos tienen problemas:

• Filas vacías al principio
• Una columna “Fecha” que está como texto
• Nombres de columnas con espacios raros

Haces clic en Transformar datos y se abre el Editor de Power Query.

Ahora aplicas transformaciones:

• Quitar filas superiores (las vacías)
• Usar la primera fila como encabezados
• Cambiar tipo de la columna Fecha a fecha
• Recortar espacios de los nombres

Paso 3: Ver los pasos aplicados

A la derecha ves “Pasos aplicados”. Cada transformación es un paso:

Origen
Navegación
Encabezados promovidos
Tipo cambiado
Texto recortado

Puedes hacer clic en cualquier paso para ver el estado de los datos en ese momento. Puedes eliminar pasos, reordenarlos, o insertar nuevos.

Paso 4: Cargar

Cuando estés satisfecho:

1. Inicio → Cerrar y cargar
2. Elige dónde cargar (tabla en hoja, solo conexión, modelo de datos)

Listo. La próxima vez que llegue un archivo nuevo, solo cambias la fuente y das a actualizar.

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Las 10 transformaciones más útiles

Estas cubren el 90% de lo que harás con Power Query:

1. Quitar duplicados

Problema: Tienes filas repetidas.

Solución:

1. Selecciona la(s) columna(s) que definen unicidad
2. Clic derecho → Quitar duplicados

O desde la cinta: Inicio → Quitar filas → Quitar duplicados

2. Filtrar filas

Problema: Solo quieres ciertos registros (ej: ventas > 1000).

Solución:

1. Clic en la flecha del encabezado de columna
2. Desmarca valores o usa filtros de número/texto/fecha

Equivale a un filtro de Excel, pero se queda guardado.

3. Cambiar tipos de datos

Problema: La columna “Precio” está como texto.

Solución:

1. Clic en el icono de tipo (ABC, 123, calendario) junto al nombre de columna
2. Selecciona el tipo correcto

Importante: Siempre define tipos. Power Query es estricto y los errores de tipo causan problemas después.

4. Dividir columnas

Problema: Tienes “Nombre Completo” y necesitas “Nombre” y “Apellido” separados.

Solución:

1. Selecciona la columna
2. Transformar → Dividir columna → Por delimitador
3. Elige el delimitador (espacio, coma, etc.)

5. Combinar columnas (concatenar)

Problema: Tienes “Nombre” y “Apellido” y quieres “Nombre Completo”.

Solución:

1. Selecciona ambas columnas (Ctrl+clic)
2. Clic derecho → Combinar columnas
3. Elige separador

O con columna personalizada:

[Nombre] & " " & [Apellido]

6. Reemplazar valores

Problema: Los datos dicen “Sí”, “SI”, “si”, “S” y quieres uniformizar.

Solución:

1. Selecciona la columna
2. Transformar → Reemplazar valores
3. Busca “SI”, reemplaza por “Sí”
4. Repite para cada variante

Tip: Para múltiples reemplazos, a veces es más fácil usar una tabla de mapeo y hacer Merge.

7. Anular dinamización (Unpivot)

Problema: Tienes datos en formato “Excel clásico” con meses como columnas:

Producto	Enero	Febrero	Marzo
A	100	150	200
B	80	90	100

Y necesitas formato tabular:

Producto	Mes	Ventas
A	Enero	100
A	Febrero	150
…	…	…

Solución:

1. Selecciona las columnas de meses
2. Transformar → Anular dinamización de columnas

Esta transformación es oro para datos que vienen de hojas Excel típicas.

8. Merge (el BUSCARV potente)

Problema: Tienes una tabla de ventas y una de productos. Quieres añadir el nombre del producto a cada venta.

Solución:

1. Inicio → Combinar consultas → Combinar consultas
2. Selecciona la tabla secundaria (Productos)
3. Elige las columnas de unión (ProductoID en ambas)
4. Selecciona el tipo de combinación (Left, Inner, etc.)
5. Expande las columnas que necesitas

Tipos de combinación:

• Externa izquierda: Todas las filas de la primera tabla, coincidencias de la segunda
• Externa derecha: Todas las filas de la segunda tabla
• Externa completa: Todas las filas de ambas
• Interna: Solo filas que coinciden en ambas
• Anti izquierda: Filas de la primera que NO están en la segunda

9. Append (unir tablas verticalmente)

Problema: Tienes ventas de Enero, Febrero y Marzo en archivos separados. Quieres una sola tabla.

Solución:

1. Carga las tres consultas
2. Inicio → Anexar consultas
3. Selecciona las tablas a unir

Requisito: Las tablas deben tener las mismas columnas (o Power Query intentará alinearlas).

Pro tip: Usa una carpeta como fuente. Power Query puede cargar todos los archivos de una carpeta automáticamente.

10. Agrupar por

Problema: Tienes transacciones individuales y quieres totales por cliente.

Solución:

1. Transformar → Agrupar por
2. Agrupa por: ClienteID
3. Nueva columna: TotalVentas = Suma de Importe

Equivale a una tabla dinámica, pero el resultado es una tabla plana que puedes seguir transformando.

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Power Query vs BUSCARV: Por qué migrar

Si usas BUSCARV para todo, Power Query te va a encantar.

Ejemplo: Añadir nombre de producto a ventas

Con BUSCARV:

=BUSCARV(A2, Productos!$A$2:$B$100, 2, FALSO)

Problemas:

• Se rompe si añades columnas a la tabla de productos
• Lento con muchos datos
• Tienes que copiar la fórmula a todas las filas
• Si cambia el rango, tienes que actualizar

Con Power Query (Merge):

1. Combinas las dos tablas por ProductoID
2. Expandes la columna NombreProducto
3. Listo

Ventajas:

• No se rompe si cambian las tablas
• Mucho más rápido con datos grandes
• Se actualiza automáticamente
• Puedes ver exactamente qué hace (pasos aplicados)

Cuándo seguir con BUSCARV

• Consultas puntuales que no vas a repetir
• Hojas pequeñas que no crecerán
• Usuarios que no tienen Power Query (Excel antiguo)

Para todo lo demás, usa Power Query.

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Power Query vs Power Pivot vs DAX

Estas tres herramientas trabajan juntas. La confusión es normal (tengo una guía completa de DAX si quieres profundizar en el lenguaje de cálculo).

Herramienta	Para qué	Cuándo se usa
Power Query	Extraer y transformar datos	Antes de cargar al modelo
Power Pivot	Modelar datos (relaciones)	Después de cargar
DAX	Calcular métricas	Sobre el modelo ya creado

El flujo completo

Datos brutos → [Power Query] → Modelo de datos → [Power Pivot] → Relaciones → [DAX] → Medidas → Visualización

Ejemplo práctico:

1. Power Query: Conectas a un CSV de ventas, limpias fechas, quitas duplicados, haces merge con productos
2. Power Pivot: Cargas al modelo, creas relación entre Ventas y Calendario
3. DAX: Creas medida Total Ventas = SUM(Ventas[Importe])
4. Visualización: Usas la medida en una tabla dinámica o gráfico

¿Necesito los tres?

• Solo Power Query: Si solo limpias datos para Excel clásico
• Power Query + tablas dinámicas: Para análisis básico
• Power Query + Power Pivot + DAX: Para modelos de datos serios (o Power BI)

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Errores comunes (y cómo evitarlos)

Error 1: No aplicar tipos de datos

Power Query intenta detectar tipos automáticamente, pero a veces falla.

Problema: Una columna de códigos postales como “08001” se convierte en número 8001.

Solución: Revisa siempre los tipos después de cargar. Cambia a texto lo que debe ser texto.

Error 2: Rutas de archivo hardcodeadas

Origen = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Users\Juan\Desktop\datos.xlsx"))

Si mueves el archivo o lo compartes con alguien, falla.

Solución: Usa parámetros.

1. Inicio → Administrar parámetros → Nuevo parámetro
2. Define RutaArchivo como parámetro
3. Usa el parámetro en la consulta

Error 3: No usar parámetros para valores que cambian

Si filtras por año = 2024 y el año que viene necesitas 2025, tendrás que editar la consulta.

Solución: Crea un parámetro AñoActual y úsalo en el filtro.

Error 4: Ignorar el orden de los pasos

El orden importa. Si filtras filas antes de cambiar tipos, puede que el filtro no funcione como esperas.

Regla general:

1. Promocionar encabezados
2. Cambiar tipos
3. Filtrar y limpiar
4. Transformar
5. Combinar con otras tablas

Error 5: No documentar

Con el tiempo, olvidas por qué hiciste ciertos pasos.

Solución:

• Renombra los pasos con nombres descriptivos (clic derecho → Cambiar nombre)
• Añade comentarios en el código M si es necesario

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Lenguaje M: Cuándo tocarlo

Cada paso que haces en Power Query genera código en lenguaje M (también llamado Power Query Formula Language).

Ver el código M

1. Ver → Editor avanzado

Verás algo como:

let
    Origen = Excel.Workbook(File.Contents("datos.xlsx")),
    Hoja1 = Origen{[Name="Hoja1"]}[Data],
    #"Encabezados promovidos" = Table.PromoteHeaders(Hoja1),
    #"Tipo cambiado" = Table.TransformColumnTypes(#"Encabezados promovidos", {{"Fecha", type date}})
in
    #"Tipo cambiado"

¿Necesitas aprender M?

Para empezar: No. La interfaz visual cubre el 95% de los casos.

Casos donde M ayuda:

• Transformaciones que no están en la interfaz
• Lógica condicional compleja
• Funciones personalizadas
• Optimización de rendimiento

Ejemplo: Columna personalizada con M

Si la interfaz no tiene lo que necesitas, puedes escribir M directamente:

1. Agregar columna → Columna personalizada
2. Escribe una expresión M:

if [Importe] > 1000 then "Grande" else "Pequeño"

Esto es más flexible que las opciones del menú.

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Power Query en Power BI vs Excel

El motor es el mismo, pero hay diferencias:

Aspecto	Excel	Power BI
Carga datos a	Hojas o modelo de datos	Siempre al modelo
Interfaz	Integrada en Excel	Editor dedicado
Conectores	Muchos	Más aún
Actualización	Manual o con macros	Programada en servicio
Compartir	El archivo Excel	Publicar a Power BI Service

Mi recomendación:

• Excel: Para análisis ad-hoc, compartir con usuarios de Excel, datos pequeños
• Power BI: Para dashboards, datos grandes, actualización automática, compartir en web

Aprende Power Query en Excel y el conocimiento aplica directo a Power BI.

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Recursos para seguir aprendiendo

Documentación oficial

• Power Query en Excel (Microsoft)
• Referencia de funciones M

Cursos y tutoriales

• ExcelIsFun (YouTube) - Mike Girvin tiene excelentes vídeos de Power Query
• Leila Gharani (YouTube) - Tutoriales claros y prácticos
• Ken Puls - Blog y libro sobre Power Query

Libros

• “M is for Data Monkey” (Ken Puls, Miguel Escobar) - El libro de referencia
• “Collect, Combine and Transform Data Using Power Query” - Más reciente

Práctica

• Descarga datasets de Kaggle o data.gov
• Intenta limpiar y transformar datos reales
• Replica lo que haces manualmente en Excel

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Conclusión: Por dónde empezar

Si estás empezando con Power Query:

1. Encuentra Power Query en tu versión de Excel (Datos → Obtener datos)
2. Carga un CSV y explora la interfaz
3. Aprende las 10 transformaciones de este post
4. Automatiza algo que hagas manualmente cada semana/mes
5. Mide el tiempo ahorrado - te sorprenderás

Power Query tiene curva de aprendizaje suave. En una hora puedes hacer cosas útiles. En una semana, transformar cómo trabajas con datos.

La inversión vale la pena: cada proceso que automatices te ahorra tiempo para siempre.

Una vez que domines Power Query, el siguiente paso natural es aprender DAX para calcular metricas sobre tus datos limpios. Y si después de todo el trabajo nadie mira tu dashboard, al menos los datos estaran impecables.