Tipos de dados e conectores do Power Query

Este tutorial falará sobre os tipos de dados e conectores do Power Query . Você aprenderá quais são os tipos de dados e verá como eles são compatíveis entre si. Você também aprenderá sobre operadores na Linguagem M do Power Query . Isso ajudará você a entender como suas consultas geram resultados e respostas.

Índice

• Os tipos de dados no Power Query
• Compatibilidade dos tipos de dados do Power Query
• Expressões e Operadores
• Conclusão

Os tipos de dados no Power Query

A linguagem M possui um pequeno conjunto de tipos integrados que podem ser divididos em dois grupos principais: Tipos primitivos e Tipos de estrutura .

Os tipos primitivos mais comuns que você vê nos relatórios de dados são os seguintes:

Any é um tipo que classifica todos os valores. Isso significa que todo valor é um subtipo de qualquer . Você também verá tipos complexos como hora e data na terceira linha da imagem.

Por outro lado, estes são os tipos de estrutura mais comuns :

Também é possível atribuir um tipo.

Tipos Atribuídos não são formatos aplicados sobre um Tipo Primitivo porque não existe formatação no Power Query. A formatação é algo que só você pode fazer em um aplicativo que recebe dados do Power Query, como Excel ou LuckyTemplates.

Você precisa estar ciente da distinção entre tipos e formatos de dados porque eles não se referem à mesma coisa. Um formato controla como um número é exibido sem afetar o valor subjacente, enquanto um tipo de dados altera a precisão de um valor para ser consistente com o tipo descrito.

O mecanismo M não faz nenhuma verificação de tipo em tempo de execução. Portanto, se uma coluna for um tipo de número e você informar ao mecanismo que é um tipo de texto, isso não causará problemas. Mas se você chamar essa coluna em uma função que requer um tipo de número, as coisas começarão a cair. Isso ocorre porque não há conversão automática de tipo em M .

Compatibilidade dos tipos de dados do Power Query

A compatibilidade de tipo também existe entre os tipos de dados. Há uma diferença entre o tipo de valor e sua compatibilidade com outro tipo de valor.

As verificações de compatibilidade são executadas no nível de tipo primitivo anulável. Um M é compatível com outro tipo M se e somente se todos os valores que estão em conformidade com o primeiro tipo também estão em conformidade com o segundo tipo. Se não for esse o caso, um erro de tipo incompatível será gerado.

Para melhor ilustrar isso, aqui está uma visão geral da matriz de conversão de tipo de dados .

Expressões e Operadores

Os círculos verde e vermelho podem falar por si. Por outro lado, os círculos azuis significam que a conversão adicionará valores ao valor original, enquanto os círculos laranja significam que ela trunca o valor original.

A linguagem formal do Power Query M inclui um conjunto de operadores que podem ser usados ​​em uma expressão. Operadores são aplicados a operandos para formar expressões. O significado de um operador pode variar dependendo do tipo de valor do operando.

Aqui estão alguns exemplos de expressões:

Na primeira expressão, os números 1 e 2 são operandos e o sinal de mais ou adição é o operador. Essa expressão gera um valor numérico de 3. No entanto, você pode ver na segunda e na terceira expressões que não há suporte para adicionar um valor de texto a um valor numérico ou adicionar dois valores de texto.

Esta é uma das diferenças distintas entre Excel, DAX e M . As fórmulas do Excel e DAX executam a conversão automática de tipo enquanto o mecanismo M não. Se você usar um e comercial ( & ) em vez do sinal de mais, os dois valores serão combinados.

E comercial ( & ) é um operador que resultará em uma concatenação de duas strings de texto como a quarta expressão na imagem acima. Também ilustra como o significado de um operador pode variar dependendo do tipo de valor do operando. Isso porque também permite combinação de listas e mesclagem de registros.

Erros de incompatibilidade de tipo são algo que você provavelmente encontrará. Portanto, quando há um problema com seus dados, significa que você não está declarando os tipos de dados corretamente. Esses erros também aparecem muito quando você modifica ou escreve códigos M.

Código M em colunas personalizadas de consulta de energia | Editor de consultas do LuckyTemplates do LuckyTemplates : consultas de preparação

Conclusão

A preparação mais importante na criação de relatórios de dados com o Power Query é entender como as coisas funcionam. Isso ajudará você a escrever códigos M corretamente e definir os tipos de dados corretos para criar um relatório de geração de dados adequado no LuckyTemplates. Dominar o básico lhe dará uma grande vantagem e melhorará suas habilidades de desenvolvimento de dados .

melissa