Como editar colunas no Power BI?

Depende de onde a coluna deve nascer. Para renomear, remover, dividir ou mudar o tipo de dado, o lugar é o Power Query, aberto em Transformar dados — cada ação vira uma Etapa Aplicada reversível. Para criar uma coluna com fórmula sobre dados já carregados, use Nova coluna, escrevendo em DAX.

Essa bifurcação é a origem de quase toda confusão com o Power BI. Existem dois lugares diferentes onde uma coluna pode ser editada, e eles não são intercambiáveis — escolher o errado produz um relatório que funciona hoje e fica pesado ou quebra na próxima atualização.

Onde se edita uma coluna no Power BI: Power Query ou DAX?

Antes ou depois de o dado entrar no modelo — e a diferença é essa.

O Power Query age na entrada. Segundo a Microsoft, o Editor do Power Query captura cada transformação como uma etapa, e cada ação gera o código M correspondente. É onde a coluna é limpa, tipada, dividida ou descartada antes de ocupar espaço no modelo.

O DAX age depois. A documentação de colunas calculadas descreve esse recurso como novos dados adicionados a uma tabela do modelo, criados por fórmula em vez de consultados da fonte — e eles aparecem na lista Campos com um ícone próprio, que identifica a coluna como resultado de fórmula.

A regra prática que resolve a maioria dos casos: se a transformação pode ser feita na entrada, faça na entrada. Coluna resolvida no Power Query chega pronta ao modelo; coluna calculada em DAX é recalculada e ocupa espaço.

O que você precisa saber antes de editar

• Transformar dados abre o Power Query. É o botão na faixa de opções do Power BI Desktop, e não uma janela de configuração.
• Toda ação vira uma etapa registrada. Nada do que você fizer no Power Query é definitivo enquanto a consulta não é aplicada.
• Tipo de dado não é formatação. A Microsoft é explícita: Percentual, por exemplo, é fundamentalmente um Número Decimal com máscara de exibição.
• A localidade do arquivo decide como o texto vira data ou número. É a configuração que mais causa erro em base brasileira, tratada adiante.

Passo a passo: como editar colunas no Power Query

1. Clique em Transformar dados, na faixa de opções do Power BI Desktop, para abrir o Editor do Power Query.
2. Selecione a consulta no painel à esquerda e a coluna que será editada.
3. Renomeie a coluna com duplo clique no cabeçalho, se o nome de origem não for o nome que deve aparecer no relatório.
4. Use a guia Página Inicial para as operações estruturais — remover colunas, mesclar consultas e agrupar por.
5. Use a guia Transformar para alterar a coluna existente, incluindo agrupar ou resumir linhas.
6. Use a guia Adicionar Coluna para criar uma nova a partir das existentes. Ali estão as operações de números, como dividir inteiro, multiplicar, adicionar e subtrair, além de coluna personalizada e coluna condicional.
7. Acompanhe o painel Etapas Aplicadas, em Configurações de Consulta, à direita.
8. Clique em Fechar e Aplicar para levar o resultado ao modelo.

A diferença entre as guias 5 e 6 é a que mais gera retrabalho: Transformar altera a coluna existente; Adicionar Coluna cria outra e preserva a original. Quando há dúvida sobre o resultado, adicionar é mais seguro — a coluna antiga fica lá para conferência e pode ser removida depois.

Vale usar bem as Etapas Aplicadas. A Microsoft registra que é possível renomear as etapas e acrescentar descrições a elas, e o exemplo da documentação mostra uma etapa de mesclagem renomeada para “Mesclar com Fornecedores”, com descrição explicando o que ela busca. Consulta com trinta etapas chamadas “Tipo Alterado1” até “Tipo Alterado9” é impossível de auditar seis meses depois.

Como alterar o tipo de dado de uma coluna?

Por quatro caminhos, todos documentados pela Microsoft, e todos levando ao mesmo lugar.

1. Guia Página Inicial, grupo Transformar, menu suspenso Tipo de Dados.
2. Guia Transformar, grupo Qualquer coluna, menu suspenso Tipo de dados.
3. Ícone no título da coluna, à esquerda do nome.
4. Menu de atalho da coluna, opção Alterar Tipo.

Os tipos disponíveis e o que cada um significa:

Tipo	O que é
Texto	Cadeia de caracteres Unicode, com limite de 268.435.456 caracteres
Verdadeiro/Falso	Valor booleano
Número Decimal	Ponto flutuante de 64 bits, com precisão de 15 dígitos
Número Decimal Fixo	Tipo de moeda, com quatro dígitos fixos após o decimal
Número Inteiro	Inteiro de 64 bits, sem casas decimais
Percentual	Número decimal formatado como porcentagem
Data, Hora e Data/Hora	Componentes de tempo, isolados ou combinados
Data/Hora/Fuso Horário	Data e hora com deslocamento de fuso
Duração	Período de tempo
Binário	Dados em formato binário
Any	Tipo genérico, para coluna sem tipo definido explicitamente

Para valor monetário em relatório de custos, Número Decimal Fixo é a escolha certa: os quatro dígitos fixos após o decimal evitam a variação de ponto flutuante que faz um total fechar com centavos de diferença.

Quem já domina esse raciocínio no Excel encontra terreno conhecido — e quem ainda não, ganha mais construindo a base primeiro. A Tesla Treinamentos tem um curso de Excel do básico ao avançado.

Por que as datas brasileiras viram erro ao mudar o tipo?

Porque a detecção automática interpreta o texto segundo a localidade configurada, e não segundo o formato em que o dado foi escrito.

A Microsoft explica o mecanismo: a detecção automática inspeciona as primeiras 200 linhas, promove a primeira linha a cabeçalho e converte valores do tipo Any para os tipos apropriados. Em fontes estruturadas, como bancos de dados, o Power Query lê o esquema; em fontes não estruturadas, como Excel, CSV e texto, ele deduz por inspeção.

O exemplo da própria documentação descreve exatamente o problema brasileiro: um valor escrito como 22/01/2024, em formato dia/mês/ano, lido com localidade configurada em inglês dos Estados Unidos — que espera mês/dia/ano — resulta em erro, porque não existe mês 22.

A solução documentada tem duas partes:

• No caso pontual, use a opção Alterar Tipo com Localidade e selecione a localidade que corresponde ao formato dos dados.
• No projeto inteiro, ajuste em Arquivo, Opções, Arquivo Atual, Configurações regionais.

Um detalhe que a documentação não deixa passar e que costuma enganar: o erro só aparece nas linhas em que o dia é maior que 12. Nos dias 1 a 12, a conversão errada não dá erro — ela troca dia por mês silenciosamente. É o pior tipo de problema, porque o relatório fica pronto e com datas erradas.

Como criar uma coluna calculada em DAX?

Quando a coluna precisa de uma fórmula sobre dados que já estão no modelo. O tutorial da Microsoft descreve a sequência:

1. No painel Campos, selecione a tabela que receberá a coluna.
2. Clique com o botão direito na tabela, ou nos três pontos ao lado do nome, e escolha Nova coluna.
3. Renomeie o campo padrão, que aparece como “Coluna”, digitando o nome definitivo.
4. Digite o sinal de igual e escreva a fórmula DAX na barra de fórmulas.
5. Pressione Enter ou clique na marca de seleção para confirmar.

Os exemplos oficiais mostram o padrão de uso. Uma concatenação simples:

CityState = [City] & "," & [State]

E outra que traz o valor de uma tabela relacionada:

ProductFullCategory = RELATED(ProductCategory[ProductCategory]) & " - " & [ProductSubcategory]

A coluna passa a aparecer na lista Campos com o ícone que identifica resultado de fórmula, e pode ser usada em qualquer visual como qualquer outra coluna.

Coluna do Power Query, coluna calculada ou medida?

A escolha define desempenho e tamanho do arquivo, não só onde você digita.

Recurso	Onde se cria	Quando é calculado
Coluna personalizada	Editor do Power Query, em M	Na carga, antes de entrar no modelo
Coluna calculada	No modelo, em DAX	Na atualização, e o valor fica armazenado
Medida	No modelo, em DAX	Sob demanda, no contexto de cada visual

A documentação da Microsoft é direta sobre o custo de memória das colunas calculadas: no modo de armazenamento Import elas são materializadas, ou seja, os valores ficam armazenados na memória e afetam o tempo de atualização. Em DirectQuery não são materializadas, e passam a ser derivadas na consulta, afetando o desempenho. No modo Dual, o comportamento acompanha o modo em uso.

O critério prático em três linhas:

• Precisa filtrar, agrupar ou fatiar por aquele valor? É coluna.
• Precisa de um número que muda conforme o filtro do visual? É medida.
• Dá para resolver na entrada, sem depender de outra tabela do modelo? É Power Query.

Criar coluna calculada para o que deveria ser medida é o erro que mais infla arquivo de Power BI — e é comum justamente porque a coluna aparece na tabela e dá a sensação de que o cálculo está “pronto”.

Erros comuns e como resolver

Sintoma	Causa provável	Solução
A coluna de data virou erro depois da carga	Localidade diferente do formato dos dados	Use Alterar Tipo com Localidade, ou ajuste as Configurações regionais do arquivo
As datas ficaram trocadas, sem erro nenhum	Dia menor ou igual a 12 convertido como mês	Refaça a conversão com a localidade correta e confira uma data conhecida
O tipo detectado ignorou linhas do fim do arquivo	A detecção inspeciona as primeiras 200 linhas	Defina o tipo manualmente em vez de aceitar a detecção
O arquivo ficou enorme e lento para atualizar	Colunas calculadas materializadas no modo Import	Mova a transformação para o Power Query, ou troque a coluna por medida
Alterei a coluna e perdi a original	A alteração foi feita pela guia Transformar	Use a guia Adicionar Coluna quando quiser preservar a origem
Não consigo entender a consulta que eu mesmo fiz	Etapas com nomes automáticos	Renomeie as etapas e acrescente descrições
O total soma com centavos de diferença	Valor monetário como Número Decimal	Use Número Decimal Fixo, com quatro dígitos após o decimal

Próximo passo depois de organizar as colunas

Coluna limpa é pré-requisito, não entrega. O que vem depois é o modelo.

1. Monte o relacionamento entre tabelas, porque funções como RELATED dependem dele.
2. Crie uma tabela de datas dedicada, em vez de usar a coluna de data do fato.
3. Escreva as medidas principais antes de desenhar qualquer visual.
4. Revise o tamanho do modelo, removendo colunas que ninguém usa — cada uma custa memória.
5. Documente as etapas das consultas, para que outra pessoa consiga manter o relatório.

Quem chega até aqui costuma esbarrar no limite seguinte: transformação que o Power Query não resolve bem, ou volume que exige tratamento antes da carga. É onde entra Python, que o Power BI aceita como script de origem e transformação, e que a Tesla Treinamentos também ensina.

Se a dúvida ainda é anterior — se o caso pede planilha ou painel —, o blog trata disso no artigo sobre Excel ou Power BI. Para quem já decidiu pelo painel, a Tesla Treinamentos tem um curso de Power BI que cobre ETL, DAX, modelagem e publicação online.

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