Power Query: Limpia la Importación Una Vez y Deja Que Se Limpie Sola

Aquí está la diferencia sobre la que gira todo el artículo.

Te llega la exportación de la cuadrícula de abajo. Le dedicas cuarenta minutos: separas las fechas, quitas los símbolos de €, arreglas las mayúsculas, borras la fila de Total, montas la tabla dinámica. Queda bien. La envías.

Al mes siguiente llega la misma exportación y lo vuelves a hacer.

Power Query es la respuesta a la segunda frase. No es una fórmula más lista: es una grabadora. Limpias los datos una vez, haciendo clic, y Excel anota cada clic como una lista ordenada de pasos. El mes que viene sueltas el archivo nuevo y pulsas Actualizar, y esos cuarenta minutos ocurren en dos segundos, en el mismo orden, sin el paso que se te olvidó a las cinco de la tarde de un viernes.

La pega es que una grabación vale lo que valga lo que grabó, y hay unas seis formas concretas de que una consulta se vea perfecta en febrero y devuelva disparates en marzo. Son la sección 8, y son la razón de que este artículo sea más largo que «haz clic en Obtener datos».

Consejo: Todo lo de abajo usa la tabla de pedidos que aparece tras la sección 1. Cópiala en una hoja en blanco empezando en A1 para seguir el hilo. Power Query viene dentro de Excel desde 2016 en Windows (Datos → Obtener y transformar datos) y como complemento gratuito para 2010 y 2013. Excel para Mac puede actualizar y editar consultas en las versiones actuales, pero la lista de conectores es más corta: compruébalo antes de construir algo que tenga que mantener alguien en Mac. Los bloques de código M están para que puedas leer lo que producen los clics; nunca hace falta escribirlos.

1) Qué Es Realmente una Consulta

El modelo mental que más tiempo ahorra: una consulta es una lista de pasos, no una copia de tus datos. Abre el editor y el panel de la derecha muestra los Pasos aplicados — Origen, Encabezados promovidos, Tipo cambiado, y así hacia abajo. Esa lista es la consulta. La tabla del centro es solo lo que produce la lista al ejecutarse contra el origen actual.

De ahí salen tres consecuencias inmediatas:

• Puedes borrar un paso del medio. Haz clic en la ✕ que tiene al lado. Todo lo de debajo se vuelve a ejecutar sobre la nueva forma.
• Puedes reabrir un paso. Los pasos creados con un cuadro de diálogo tienen un icono de ⚙ engranaje; haz clic y vuelve el diálogo con tu configuración dentro.
• Nada es destructivo. El libro o el CSV de origen no se modifica nunca. La consulta lo lee y produce una tabla nueva en otro sitio.

Por debajo, la lista es un pequeño programa en un lenguaje llamado M. Inicio → Editor avanzado lo enseña, y se lee mejor de lo que su fama sugiere: un bloque let, una variable con nombre por paso, y cada paso tomando el anterior como primer argumento.

let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Orders"]}[Content],
    Promoted = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]),
    RemovedTotal = Table.RemoveLastN(Promoted, 1)
in
    RemovedTotal

Léelo de abajo arriba si ayuda: la consulta devuelve RemovedTotal, que es Promoted menos su última fila, que es Source con su primera fila subida a encabezados. Rara vez escribirás M desde cero. Sí abrirás esta ventana con frecuencia para arreglar una ruta de archivo escrita a mano o un nombre de columna, y eso ya justifica los diez minutos que cuesta aprender a leerlo.

Una cosa que conviene saber antes de tu primera consulta: M distingue mayúsculas de minúsculas y sus nombres de función no se traducen. Un Excel en español o en alemán muestra botones en español o en alemán, pero el código de debajo sigue diciendo Table.PromoteHeaders. Eso es una suerte: significa que una consulta creada en un Excel de un idioma se abre correctamente en otro.

2) Cómo Entran los Datos

Tres puertas de entrada cubren casi todo:

Desde un rango de este libro — selecciona cualquier celda de los datos y pulsa Datos → Desde tabla o rango. Excel insistirá en convertir el rango en Tabla primero (Ctrl+T); déjale, y renombra la Tabla a algo con sentido en la pestaña Diseño de tabla antes de crear la consulta, porque el nombre queda grabado en el paso Origen.

Desde un archivo — Datos → Obtener datos → Desde un archivo → Desde texto/CSV (o Desde un libro). Sale una vista previa con tres desplegables: delimitador, origen del archivo (la codificación: aquí es donde se arregla una exportación UTF-8 llena de é) y detección de tipos de datos.

Desde una carpeta — Obtener datos → Desde un archivo → Desde una carpeta. Esta es la que cambia tu forma de trabajar. Apúntala a una carpeta de exportaciones mensuales y obtienes una tabla con los archivos; pulsa Combinar y Power Query construye una consulta de ejemplo para un archivo, la aplica a todos y apila los resultados. El mes que viene guardas el archivo nuevo en la carpeta y pulsas Actualizar. Nada más.

🎯 Escenario: Doce CSV mensuales con la misma estructura, hoy pegados uno debajo de otro a mano cada enero.

Una consulta de carpeta elimina el pegado entero, y además añade una columna Source.Name con el nombre del archivo, así que sigues sabiendo de qué mes viene cada fila. Si los nombres llevan el periodo (orders-2026-02.csv), esa columna es también tu dimensión de fecha, a un Dividir columna de distancia.

Dos cosas que conviene ajustar antes de salir del paso de entrada. Primero, activa Vista → Calidad de columna y Distribución de columna; las barritas bajo cada encabezado muestran el porcentaje de valores válidos, con error y vacíos, que es la forma más rápida de encontrar el guion en la columna Qty. Segundo, ten claro que el perfilado se calcula sobre las primeras 1.000 filas de forma predeterminada — hay un conmutador en la barra de estado para pasarlo a la columna entera, y en una exportación de 200.000 filas el valor por defecto te dirá tan tranquilo que una columna está limpia al 100% cuando la fila 40.000 no lo está.

3) Los Seis Pasos Que Hacen Casi Todo el Trabajo

Casi cualquier limpieza es alguna ordenación de estos.

Usar la primera fila como encabezado (Inicio → Usar la primera fila como encabezado). Convierte la fila 1 en nombres de columna. También existe la operación contraria, que importa cuando una exportación trae dos filas de encabezado.

Quitar filas (Inicio → Quitar filas). La fila de Total de A11 se va con Quitar filas inferiores → 1. Ojo: ese paso quita la última fila, sea cual sea. Si el mes que viene el total aparece en medio, o hay dos filas basura, el número está mal. La versión robusta es Inicio → Quitar filas → Quitar filas en blanco más un filtro en la columna Order: abre su desplegable, Filtros de texto → No es igual a → Total. Un filtro se describe por lo que coincide, así que sigue funcionando cuando la fila se mueve.

Transformar → Formato → Recortar y Limpiar. Recortar quita los espacios del principio y del final: eso es lo que arregla " nordwind gmbh ". Una diferencia que merece la pena memorizar: el ESPACIOS de Excel además colapsa las tandas de espacios internos a uno solo, y el Recortar de Power Query no. "Rivera y Cia" se queda con doble espacio. Si los dobles internos importan, usa Reemplazar valores con dos espacios → un espacio, y ejecútalo dos veces por si hay tres.

Limpiar elimina caracteres de control no imprimibles. Igual que LIMPIAR en Excel, no toca el espacio de no separación (carácter 160) del que van llenas las exportaciones de web y de SAP; para eso, Reemplazar valores, pegando el carácter invisible en el cuadro de búsqueda.

Transformar → Formato → minúsculas / MAYÚSCULAS / Poner en mayúsculas cada palabra. Esa última es el NOMPROPIO de Power Query, y comparte su defecto: convierte nordwind gmbh en Nordwind Gmbh y Rivera y Cia en Rivera Y Cia. Ninguno es el nombre real de la empresa. Cambiar mayúsculas está bien para dejar consistente una clave de agrupación; no está bien para producir una etiqueta que va a leer un cliente. La sección 6 trae el arreglo honesto.

Dividir columna (Inicio → Dividir columna → Por delimitador / Por número de caracteres / Por posiciones). El diálogo del delimitador tiene una opción que se pasa por alto: dividir en la aparición más a la izquierda, más a la derecha, o en todas. La de más a la derecha es la que quieres para datos tipo Apellido, Nombre, Segundo nombre donde solo la última coma es fiable.

Quitar duplicados (Inicio → Quitar filas → Quitar duplicados). Selecciona primero las columnas que definen un duplicado; sin selección quita las filas idénticas en todas las columnas, que casi nunca es la regla que querías. Y ten claro cuál sobrevive: Power Query conserva la primera aparición en el orden actual, así que ordena antes de quitar duplicados si la regla es «gana la más reciente».

🎯 Escenario: La exportación de pedidos, limpia hasta algo que una tabla dinámica pueda leer.

Encabezados promovidos      → la fila 1 pasa a ser nombres de columna
Filtrado Order ≠ "Total"    → fila basura fuera, y fuera también el mes que viene
Customer recortado          → "  nordwind gmbh " → "nordwind gmbh"
Customer en minúsculas      → una sola clave de agrupación por empresa
"-" reemplazado por "0"     → la columna Qty ya puede ser número

Cinco clics, y el sexto —Actualizar— es gratis para siempre.

4) Los Tipos y la Trampa Regional

Cada columna de Power Query tiene un tipo de datos, con un iconito a la izquierda del encabezado: ABC para texto, 123 para número entero, 1.2 para decimal, un calendario para fecha. Los tipos no son decoración. Una Qty con tipo texto no suma. Una Order Date con tipo texto no se agrupa por mes.

Se cambia con Transformar → Tipo de datos, y aquí está la trampa. Tu Excel convierte texto en números y fechas usando la configuración regional de tu máquina. La exportación de la cuadrícula la escribió un sistema alemán, así que usa coma decimal y puntos en las fechas. En una máquina española esa coma se interpreta bien, pero en una británica o estadounidense un Cambiar tipo normal convierte 18,40 en 1840 — no en un error, sino en un número cien veces más grande, que es el peor fallo posible porque nada se pone en rojo.

El arreglo está un menú más adentro: Transformar → Tipo de datos → Usar configuración regional. Eliges el tipo destino, eliges la cultura con la que se escribieron los datos (Alemán (Alemania)) y Power Query los interpreta así, independientemente de tu máquina.

Entre € 18,40 y un número quedan dos cosas más. El símbolo de moneda y el espacio no forman parte del formato numérico de ninguna cultura, así que quítalos primero con Reemplazar valores (€ → nada) y convierte después usando Alemán (Alemania).

= Table.TransformColumnTypes(RemovedSymbol, {{"Unit Price", type number}}, "de-DE")

🎯 Escenario: Una columna de fechas con tres formatos — 03/02/2026, 2026-02-04 y 05.02.2026.

Ninguna cultura sola lee las tres, y es aquí donde la gente se rinde y vuelve a las fórmulas. La respuesta es Agregar columna → Columna personalizada, con una cadena que prueba cada cultura y va cayendo:

= try Date.FromText([Order Date], [Culture="de-DE"])
  otherwise try Date.FromText([Order Date], [Culture="en-GB"])
  otherwise null

Alemán primero, porque es la cultura que lee 05.02.2026; las cadenas ISO como 2026-02-04 se interpretan bien con cualquiera de las dos. try ... otherwise es el gestor de errores de M, y es lo más útil del lenguaje: un error en una fila se captura y se sustituye en vez de envenenar la columna entera.

Fíjate en lo que hace esto seguro aquí: ambas culturas leen 03/02/2026 empezando por el día, así que la rama que lo capture da igual, la respuesta es 3 de febrero. Añade a la misma carpeta una exportación estadounidense y eso deja de ser cierto: 03/02/2026 pasa a ser 2 de marzo, en silencio. Cuando los formatos se mezclan de verdad entre regiones, el único arreglo correcto es separar los orígenes y convertir cada uno con su propia cultura.

El instrumento más basto, para una columna que está casi limpia: Transformar → Reemplazar errores. Cambia todos los valores de error de las columnas seleccionadas por lo que tú elijas. Reemplazar el guion de Qty por 0 es la versión honesta de eso: una cantidad ausente realmente son cero unidades enviadas, y escribirlo como 0 es una decisión, no un truco.

Compara la ruta de las fórmulas sobre la misma columna y el contraste es el argumento entero:

=SUMA(--E2:E10)

Resultado: #¡VALOR! — porque E5 tiene un guion. Una sola celda mala tumba la matriz entera. En la consulta, Reemplazar errores lo resuelve fila a fila y las ocho filas buenas pasan intactas.

5) Anular Dinamización: la Transformación Sin Equivalente en Fórmulas

Casi todos los pasos de Power Query tienen una fórmula que podrías haber escrito en su lugar. Anular la dinamización no, y es la razón por la que mucha gente instala esto.

Los informes llegan como tablas cruzadas: una fila por cosa, una columna por mes.

Esa forma se lee bien y no le sirve absolutamente de nada a una tabla dinámica, que quiere una fila por observación. Selecciona las tres columnas de meses y pulsa Transformar → Anular dinamización de columnas, y obtienes:

Nueve filas de tres, en un clic. Renombra Atributo a Mes y Valor a Ventas y ya tienes una tabla que puedes dinamizar, filtrar y graficar como es debido.

🎯 Escenario: El mismo informe, pero abril llega el trimestre que viene y añade una columna.

Si seleccionas las columnas de meses y anulas la dinamización, el paso graba esos tres nombres. Abril no está en la lista, así que se queda como columna y desaparece calladamente de tus totales. En su lugar selecciona la columna Cliente y elige Transformar → Anular dinamización de otras columnas. Ahora el paso graba «todo excepto Cliente», y cada mes futuro entra el mismo día que aparece. La variante «otras columnas» es casi siempre la que quieres; la normal es una trampa disfrazada de opción obvia.

También existe la operación inversa —Transformar → Columna dinámica— para el caso más raro en que un sistema te da pares atributo/valor y los necesitas uno al lado del otro.

6) Combinar y Anexar: Unir Sin BUSCARV

Dos operaciones que se confunden constantemente. Anexar apila tablas en vertical: mismas columnas, más filas. Combinar las une en horizontal: filas que casan, más columnas.

Anexar consultas (Inicio → Anexar consultas) es copiar y pegar pero actualizable. Empareja por nombre de columna, no por posición, así que un origen cuyas columnas lleguen en otro orden sigue encajando bien. Una columna presente en una tabla y ausente en otra produce null en las filas que no la tenían, que es exactamente lo correcto y también exactamente como descubres que la exportación del mes pasado la llamaba Customer y la de este la llama Customer Name.

Combinar consultas es el BUSCARX de tablas enteras. Eliges la tabla izquierda, la derecha, la columna por la que casan en cada una, y el tipo de combinación. Hay seis, y elegir mal es el error más común al combinar:

La externa izquierda es la predeterminada y la respuesta correcta quizá el 80% de las veces: se comporta como un BUSCARX con un valor en blanco si no encuentra. La interna descarta en silencio las filas sin coincidencia, lo cual está bien cuando lo querías y es una pérdida de datos callada cuando no.

La anti izquierda es la infravalorada. No sirve para unir nada: es un diagnóstico. Combina los pedidos contra el maestro de clientes con anti izquierda y el resultado son exactamente los pedidos cuyo cliente no existe en el maestro — un informe de excepciones sin fórmulas, sin formato condicional y sin desplazarse.

🎯 Escenario: Arreglar bien el problema de mayúsculas de la sección 3.

Text.Proper te da Nordwind Gmbh. Una tabla de correspondencias de dos columnas te da Nordwind GmbH:

Clave            Mostrar
nordwind gmbh    Nordwind GmbH
alpine sports    Alpine Sports
rivera y cia     Rivera y Cia
baltic marine    Baltic Marine

Pon la columna Customer en minúsculas y recórtala para construir la clave, combina contra esta tabla por ella, expande la columna Mostrar y quita las columnas de trabajo. Ahora las mayúsculas son datos que controlas tú en vez de una suposición que hace un algoritmo, y añadir un quinto cliente es añadir una fila a una tabla, no editar una consulta.

Después de cualquier combinación te queda una columna de tablas anidadas con un icono de expandir (⇔) en el encabezado. Haz clic, marca solo las columnas que de verdad necesitas y desmarca «Usar el nombre de columna original como prefijo» salvo que quieras Customers.Display por todas partes.

7) Agrupar Por, y Dónde Aterriza el Resultado

Transformar → Agrupar por es una tabla dinámica que se queda dentro de la tubería. Agrupa los pedidos limpios por Region y agrega la suma del total de línea:

(Line Total es una columna personalizada: = [Qty] * [Unit Price]. Añádela después de que ambas columnas tengan su tipo correcto, o estarás multiplicando texto.)

Agrupar por tiene una opción que conviene conocer: una agregación llamada Todas las filas, que conserva las filas subyacentes en una tabla anidada por grupo en vez de colapsarlas. Así se hace «el pedido más grande de cada cliente»: agrupa por cliente con Todas las filas y añade una columna personalizada que entre en la tabla de cada grupo.

Después eliges dónde va el resultado. Inicio → Cerrar y cargar en ofrece cuatro destinos, y elegir mal es como un libro acaba pesando 80 MB:

• Tabla — una hoja llena de filas. Correcto para una salida final que alguien lee.
• Informe de tabla dinámica — la consulta alimenta una dinámica directamente, sin hoja intermedia.
• Solo crear conexión — la consulta existe y otras consultas pueden referenciarla, pero no aterriza nada en una hoja. Es la elección correcta para consultas intermedias y tablas de búsqueda. Un origen de 400.000 filas que solo existe para ser combinado no tiene por qué escribirse en una hoja, y con el límite de un millón de filas de Excel a veces ni siquiera puede.
• Agregar estos datos al Modelo de datos — a Power Pivot, para relaciones y medidas DAX entre varias tablas.

Actualiza con Datos → Actualizar todo (Ctrl+Alt+F5), o con el botón derecho sobre la consulta en el panel Consultas y conexiones. En Propiedades de la consulta puedes marcar Actualizar datos al abrir el archivo, algo que merece la pena en cualquier informe que abra otra persona, porque la incidencia número uno con Power Query es una tabla desactualizada que nadie refrescó.

8) Las Seis Formas en Que se Rompe una Consulta

Todo lo anterior funciona. Esto es lo que se tuerce en el mes dos.

1. Renombran una columna del origen. El fallo más común con diferencia. La mitad de los pasos referencian columnas por nombre, así que que Customer pase a ser Customer Name aguas arriba produce «No se encontró la columna 'Customer' de la tabla» y la consulta se para en seco. Nada lo evita, pero un paso de Columnas renombradas puesto justo después de Origen contiene el daño: un paso que editar en vez de nueve.

2. El paso Tipo cambiado fija los nombres de columna. Al importar, Power Query añade servicialmente un paso automático Tipo cambiado que lista todas las columnas por nombre. Es el paso más frágil de una consulta típica. O lo borras y tipas solo las columnas que necesitas, o desactivas la versión automática entera: Archivo → Opciones y configuración → Opciones de consulta → Carga de datos → desmarca «Detectar tipos de columna automáticamente».

3. Rutas de archivo escritas a mano. Source = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\tu\Escritorio\feb.csv")) funciona de maravilla hasta que abre el libro otra persona. Pon la ruta en una Tabla de una celda dentro del libro, cárgala como su propia consulta y referénciala — o usa una consulta de carpeta, que solo necesita la carpeta.

4. Formula.Firewall. «La consulta hace referencia a otras consultas o pasos, por lo que puede que no tenga acceso directo a un origen de datos.» Es el sistema de niveles de privacidad negándose a combinar dos orígenes que cree que podrían filtrarse el uno en el otro. El arreglo limpio es partir la consulta en dos: una que trae los datos y otra que los transforma. El arreglo basto es Opciones de consulta → Privacidad → Omitir los niveles de privacidad, al que solo deberías recurrir sabiendo que ambos orígenes son tuyos.

5. El orden de los pasos importa más de lo que parece. Filtrar antes de una combinación es rápido; filtrar después significa unir filas que luego tiras. Quitar columnas pronto acelera todo lo que viene detrás. Y un paso de Reemplazar valores que corre antes de un cambio de tipo opera sobre texto, mientras que el mismo paso después opera sobre números: mismo diálogo, comportamiento distinto.

6. Nadie la actualiza. La consulta está bien, la salida está caduca, y quien lee la hoja no tiene forma de saberlo. Marca Actualizar datos al abrir el archivo y pon la marca de tiempo de la actualización en la hoja: una consulta de una fila con = DateTime.LocalNow() cargada en una celda lo hace, y es lo más barato que puedes añadir para que un informe se gane la confianza.

Y el contrapeso honesto: Power Query no siempre es la respuesta. Para una limpieza única de cuarenta filas que no volverás a ver, abrir el editor cuesta más que arreglarlo a mano. Para cualquier cosa que alguien necesite ver recalcularse mientras escribe, la fórmula es lo correcto y la consulta lo incorrecto: las consultas solo se actualizan al Actualizar, nunca mientras editas una celda. Power Query se gana el sueldo exactamente cuando la misma forma de datos llega más de una vez.

Conclusión

Las fórmulas y las consultas responden a preguntas distintas. Una fórmula responde a cuánto vale este número, en vivo, en una celda, recalculando mientras escribes. Una consulta responde a cómo convierto este archivo en esa tabla, una vez, en una lista grabada de pasos que se vuelve a ejecutar cuando el archivo cambia.

La mayoría de los libros que duele mantener son libros donde se obligó a las fórmulas a responder la segunda pregunta. Los cuarenta SUSTITUIR anidados, las columnas auxiliares que solo existen para interpretar una fecha, la hoja llamada Pega aquí los datos en bruto: todo eso es una tubería escrita en el medio equivocado.

Si construyes una consulta esta semana, construye la aburrida: la importación mensual que ya haces a mano. Apúntala a una carpeta, haz tu limpieza de siempre a base de clics, cárgala en una tabla y marca actualizar al abrir. El mes que viene descubrirás para qué sirve de verdad la herramienta, que no es hacer algo ingenioso: es no hacer lo mismo dos veces.

¿Quieres practicar el lado de las fórmulas de estos mismos problemas? Varios ejercicios de la app están construidos exactamente sobre estas formas — números guardados como texto, una búsqueda contra una tabla de referencia, y un total condicional sobre una columna que después gana una fila.