Utvärdera och ändra kolumndatatyper

Slutförd

När du importerar en tabell från en datakälla börjar Power BI Desktop automatiskt att genomsöka de första 1 000 raderna (standardinställning) och försöker avgöra vilken typ av data som kolumnerna innehåller. Det kan hända att Power BI Desktop inte identifierar rätt datatyp. Med felaktiga datatyper påverkas frågeprestanda negativt.

Du har högre risk att få datatypsfel när du hanterar flata filer som filer med kommaavgränsade värden (.CSV-filer) och Excel-arbetsböcker (.XLSX), eftersom data har angetts manuellt i kalkylbladen och det är lätt att göra misstag. I databaser fördefinieras å andra sidan datatyperna när tabeller och vyer skapas.

Vi rekommenderar att du utvärderar kolumndatatyperna i Power Query-redigeraren innan du läser in data i en Power BI-datamodell. Om du anser att en datatyp är felaktig kan du ändra den. Du kan också tillämpa ett format på värdena i en kolumn och ändra standardsammanfattningen för en kolumn.

Om du vill fortsätta med scenariot där du rensar och transformerar försäljningsdata som förberedelse inför att skapa en rapport måste du nu utvärdera kolumnerna och säkerställa att de har rätt datatyp. Du måste korrigera de fel du hittar.

Du utvärderar kolumnen OrderDate. Som förväntat innehåller den numeriska data, men Power BI Desktop har felaktigt angett kolumndatatypen text. Om du vill använda den här kolumnen i rapporter måste du ändra datatypen för kolumnen från text till datum.

Datatypen för kolumnen OrderDate inställd som text

Så påverkas du av felaktiga datatyper

Följande information ger inblick i problem som kan uppstå när Power BI inte identifierar rätt datatyp.

Felaktiga datatyper hindrar dig från att skapa vissa beräkningar, härleda hierarkier och att skapa ordentliga relationer med andra tabeller. Om du till exempel försöker beräkna antalet order hittills under året får du följande fel, som säger att datatypen för kolumnen OrderDate inte är datum, vilket krävs för tidsbaserade beräkningar.

Quantity of Orders YTD = TOTALYTD(SUM('Sales'[OrderQty]), 'Sales'[OrderDate])

Fel för tidsbaserat beräknat mått

Ett annat problem med att tillämpa en felaktig datatyp på ett datumfält är att det inte går att skapa en datumhierarki, vilket gör att du kan analysera dina data per år, månad eller vecka. I följande skärmbild ser du att fältet SalesDate inte känns igen som en datumtyp och bara visas som en lista med datum i det visuella tabellobjektet. Det rekommenderas dock att du använder en datumtabell och avaktiverar automatiskt datum/tid för att få bort den automatiskt genererade hierarkin. Mer information om den här processen finns i Automatiskt genererad datatyp i dokumentationen.

Fler SalesDate-alternativ

Ändra kolumndatatypen

Du kan ändra datatypen för en kolumn på två platser: i Power Query-redigeraren och i vyn Rapport i Power BI Desktop med hjälp av kolumnverktygen. Det är bäst att ändra datatypen i Power Query-redigeraren innan du läser in data.

Ändra kolumndatatypen i Power Query-redigeraren

I Power Query-redigeraren kan du ändra kolumndatatypen på två sätt. Ett sätt är att välja kolumnen med problemet, välja Datatyp på fliken Transformera och sedan välja rätt datatyp från listan.

Välj datatyp i menyfliksområdet Transformera

En annan metod är att välja datatypsikonen bredvid kolumnrubriken och sedan välja rätt datatyp från listan.

Välj datatyp från listan

Precis som med andra ändringar du gör i Power Query-redigeraren sparas ändringen av kolumnens datatyp som ett programmerat steg. Det här steget kallas för Ändrad typ och upprepas varje gång data uppdateras.

När du har utfört alla steg för att rensa och transformera dina data väljer du Stäng och tillämpa för att stänga Power Query-redigeraren och tillämpa ändringarna i din datamodell. Nu bör dina data vara redo för analys och rapportering.

Mer information finns i Datatyper i Power BI Desktop.