El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios . El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios . Power Query es un motor de preparación de datos y transformación de datos. Incluye una interfaz gráfica para obtener datos de orígenes y un editor de Power Query para aplicar transformaciones. Power Query transforma los datos, pero no proporciona un único destino de almacenamiento; el producto o servicio que hospeda Power Query determina dónde se cargan los resultados. Mediante el uso de Power Query, puede realizar el procesamiento de extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Diagrama con orígenes de datos simbolizados a la izquierda, pasando por Power Query para la transformación en el centro y, a continuación, ir a cuatro destinos a la derecha: Microsoft Azure Data Lake Storage, Microsoft Dataverse, Microsoft Excel y Microsoft Power BI. Cómo Power Query ayuda con la adquisición de datos Power Query le ayuda a conectarse a los datos, volver a configurarlos y guardar los pasos de transformación como una consulta repetible que puede actualizar. En la tabla siguiente se asignan desafíos comunes de preparación de datos a estas funcionalidades. experiencias de Power Query en línea y escritorio Puede usar Power Query sin escribir código. El editor de Power Query le ayuda a aplicar transformaciones interactuando con cintas, menús, botones y otros componentes de interfaz. Al crear un paso de transformación en el editor, Power Query crea automáticamente el código M necesario para la transformación. El editor de Power Query es la experiencia de preparación de datos principal. En el editor, puede conectarse a una amplia gama de orígenes de datos y aplicar cientos de transformaciones de datos mediante la vista previa de los datos y la selección de transformaciones de la interfaz de usuario. Estas funcionalidades de transformación de datos son comunes en todos los orígenes de datos, independientemente de las limitaciones del origen de datos subyacente. Actualmente, hay disponibles dos experiencias de Power Query: Power Query Online : disponible en integraciones como flujos de datos Power BI y flujos de datos Microsoft Power Platform que proporcionan la experiencia a través de una página web. Power Query para escritorio : Disponible en productos de escritorio como Excel y Power BI Desktop. Power Query Online se ejecuta en un explorador web como parte de los productos en la nube, mientras que Power Query Desktop se ejecuta dentro de las aplicaciones de escritorio. Comparten la experiencia principal del editor y la transformación, pero los conectores, los métodos de autenticación, los destinos y las funcionalidades específicas del producto pueden diferir según el host. Transformación de datos con Power Query El motor de transformación de Power Query incluye muchas funciones de transformación precompiladas que puede usar a través de la interfaz gráfica del editor de Power Query. Power Query registra las transformaciones como pasos de consulta y las aplica cuando se ejecuta la consulta; no modifica los datos de origen. Las transformaciones pueden ser tan simples como quitar una columna o filtrar filas, o tan comunes como usar la primera fila como encabezado de tabla. Entre las opciones de transformación avanzadas se incluyen combinación, anexión, agrupación por, dinamización y anulación de dinamización. Puede aplicar todas estas transformaciones si elige la opción de transformación en el menú y, a continuación, aplica las opciones necesarias para esa transformación. En la ilustración siguiente se muestran algunas de las transformaciones disponibles en el editor de Power Query. Más información: La interfaz de usuario Power Query Uso de Power Query con flujos de datos

Los flujos de datos proporcionan una experiencia de Power Query basada en la nube para la preparación de datos reutilizables. En los productos que admiten flujos de datos, puede conectarse a datos, aplicar transformaciones Power Query y almacenar la salida preparada para su uso por otros procesos, productos o servicios. Los destinos disponibles y las funcionalidades de actualización dependen del producto que hospeda el flujo de datos. Por ejemplo, un flujo de datos puede almacenar la salida en Microsoft Dataverse o Azure Data Lake Storage en lugar de cargarlo directamente en Excel o Power BI. Más información: ¿Qué son los flujos de datos? lenguaje de fórmulas M de Power Query Algunas transformaciones de datos requieren configuraciones y opciones especiales que la interfaz gráfica no admite actualmente. El motor de Power Query usa un lenguaje de scripting en segundo plano para todas las transformaciones de Power Query: el lenguaje de fórmulas Power Query M, también conocido como M. El lenguaje M es el lenguaje de transformación de datos de Power Query. Todo lo que sucede en la consulta se escribe en última instancia en M. Si desea realizar transformaciones avanzadas mediante el motor de Power Query, use el Editor avanzado para acceder al script de la consulta y modificarlo según sea necesario. Si encuentra que las funciones y transformaciones de la interfaz de usuario no pueden realizar los cambios exactos que necesita, use el Editor avanzado y el lenguaje M para ajustar las funciones y las transformaciones. La siguiente consulta M recupera datos adjuntos de correo electrónico de Microsoft Exchange, filtra los mensajes por estado de datos adjuntos, asunto y carpeta, invoca una función de transformación personalizada para cada dato adjunto y asigna tipos de datos a las columnas de salida. En el ejemplo se muestra cómo se representa una secuencia de transformaciones de Power Query en M y se edita en el Editor avanzado . Más información: lenguaje M de fórmulas de Power Query ¿Dónde puede usar Power Query? En la tabla siguiente se enumeran Microsoft productos y servicios donde puede encontrar Power Query. Contenido relacionado Conectores en Power Query Introducción a la obtención de datos La interfaz de usuario Power Query ¿Qué son los flujos de datos? ¿Le ha resultado útil esta página? ¿Necesita ayuda con este tema? ¿Desea intentar usar Ask Learn para aclarar o guiarle a través de este tema? Recursos adicionales Last updated on 2026-08-20