Power BI - Supprimer les colonnes non nécessaires Tutoriels

Découvrez comment supprimer les colonnes non nécessaires pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les fonctionnalités clés de Power Query pour sélectionner et supprimer les colonnes inutiles de vos données importées à partir de sources externes.
Obtenez des conseils pratiques pour utiliser les outils de Power Query pour nettoyer et préparer vos données en vue de leur utilisation dans Power BI ou Excel.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur la suppression de colonnes non nécessaires et comment Microsoft 365 peut vous aider à améliorer les performances de votre entreprise.

15:03
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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'apprendre à utiliser Power Query pour transformer et nettoyer des données, en mettant l'accent sur l'identification et la suppression des colonnes inutiles, des doublons et des données de mauvaise qualité.

Chapitres :

Introduction à Power Query
Dans cette section, nous allons explorer comment enregistrer un fichier et commencer à réaliser des retraitements de données à l'aide de Power Query. Nous allons d'abord charger nos données et examiner les étapes de retraitement qui se sont déjà produites automatiquement.
Chargement des données
Après avoir chargé nos données, nous pouvons accéder à Power Query. Il est important de noter que certaines étapes de retraitement ont été appliquées automatiquement, ce qui démontre l'intelligence intégrée de Power Query. Nous allons vérifier la source des données et naviguer à travers les différentes options disponibles.
Vérification des types de données
Il est crucial de vérifier les types de données de chaque colonne. Power Query peut parfois déduire incorrectement le type de certaines colonnes. Nous devons nous assurer que les types de données sont corrects pour effectuer des calculs, des sommes, et des concaténations.
Tri et suppression des colonnes
Une fois que nous avons notre jeu de données, la première étape consiste à trier les colonnes. Nous devons identifier les colonnes inutiles, les doublons, et celles contenant des données de mauvaise qualité. Voici quelques critères pour décider de supprimer une colonne :
Exemples de suppression de colonnes
Prenons l'exemple d'un jeu de données de ventes. Si une colonne contient des informations comme le numéro de téléphone des clients, qui ne sont pas pertinentes pour notre analyse, il est judicieux de la supprimer. De même, si deux colonnes contiennent la même information sous des formats différents, nous devons garder le format le plus utile.
Utilisation de Power Query pour supprimer des colonnes
Dans Power Query, nous pouvons facilement supprimer des colonnes en sélectionnant celles que nous voulons retirer. Nous avons plusieurs méthodes pour cela :
Conclusion
Nous avons maintenant appris à utiliser Power Query pour charger, vérifier, et nettoyer nos données. En supprimant les colonnes inutiles et en vérifiant la qualité des données, nous pouvons nous assurer que notre jeu de données est prêt pour une analyse efficace. Ces étapes sont essentielles pour garantir la pertinence et la qualité des données que nous utilisons dans nos projets.

FAQ :

Qu'est-ce que Power Query et comment l'utiliser ?

Power Query est un outil dans Microsoft Excel qui permet de transformer et de manipuler des données. Pour l'utiliser, vous devez charger vos données dans Power Query, puis appliquer des transformations comme le filtrage, la suppression de colonnes, ou le changement de type de données.

Comment supprimer des doublons dans Power Query ?

Pour supprimer des doublons dans Power Query, sélectionnez la colonne contenant les doublons, puis utilisez l'option 'Supprimer les doublons' dans le menu. Cela vous permettra de garder uniquement les enregistrements uniques.

Pourquoi est-il important de vérifier le type de données dans Power Query ?

Vérifier le type de données est crucial car cela affecte la manière dont les données peuvent être utilisées. Par exemple, des colonnes de type texte ne peuvent pas être utilisées pour des calculs numériques. Assurez-vous que chaque colonne a le type approprié pour éviter des erreurs dans vos analyses.

Comment gérer les valeurs nulles dans mes données ?

Les valeurs nulles peuvent être gérées en les remplaçant par une valeur par défaut, en les supprimant, ou en les filtrant. Dans Power Query, vous pouvez utiliser l'option 'Supprimer les valeurs nulles' pour nettoyer vos données.

Quels sont les avantages de supprimer des colonnes inutiles dans un jeu de données ?

Supprimer des colonnes inutiles permet de simplifier l'analyse, d'améliorer la performance du fichier, et de réduire le risque de confusion lors de l'interprétation des données. Cela rend également le fichier plus facile à gérer.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes

Une entreprise peut utiliser Power Query pour nettoyer et transformer ses données de ventes, en supprimant les doublons et les colonnes inutiles, afin de générer des rapports de performance plus précis.

Préparation de données pour un rapport

Avant de créer un rapport, un analyste peut utiliser Power Query pour s'assurer que les données sont bien formatées, en vérifiant les types de données et en supprimant les valeurs nulles, ce qui améliore la qualité des insights.

Gestion des données clients

Une société peut utiliser Power Query pour nettoyer sa base de données clients, en supprimant les informations obsolètes ou inutiles, et en s'assurant que les données restantes sont complètes et précises.

Suivi des événements

Pour un événement, les organisateurs peuvent utiliser Power Query pour gérer les données des participants, en filtrant les colonnes non pertinentes et en s'assurant que les informations sont à jour et bien structurées.

Optimisation des rapports financiers

Les analystes financiers peuvent utiliser Power Query pour préparer des données financières, en supprimant les colonnes non nécessaires et en vérifiant les types de données, ce qui facilite la création de rapports financiers précis et exploitables.

Glossaire :

Power Query

Un outil de Microsoft Excel qui permet de transformer et de manipuler des données provenant de différentes sources.

Retraitement

Le processus de modification et d'amélioration des données pour les rendre plus utiles pour l'analyse.

Tableau

Une structure de données dans Excel qui organise les informations en lignes et colonnes, facilitant ainsi leur gestion et leur analyse.

Doublons

Des enregistrements identiques ou très similaires dans un ensemble de données, qui peuvent fausser les analyses.

Type de données

La classification d'une colonne de données, comme texte, nombre, ou date, qui détermine comment les données peuvent être utilisées.

Valeur nulle

Une indication qu'une cellule ne contient pas de valeur, souvent utilisée pour représenter des données manquantes.

Code INSEE

Un code utilisé en France pour identifier les communes, permettant une gestion administrative et statistique.

Concaténation

Le processus de combiner plusieurs chaînes de texte en une seule.

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Alors, maintenant qu'on

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enregistre notre fichier,

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on va pouvoir commencer à réaliser

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nos premiers retraitements,

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donc pour ça, une fois qu'on est ici,

00:00:08

on va aller dans transformer les données.

00:00:11

Transformer les données qui vont

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nous permettre d'afficher Power Query

00:00:15

et la première élément intéressant,

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on voit que y a déjà eu des étapes

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de retraitement alors qu'on a

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rien demandé à un souvenez-vous,

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on a juste fait un chargement de de

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données et c'est pour ça qu'on l'a fait.

00:00:24

C'était pour vous montrer justement

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la sorte d'intelligence qui

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peut y avoir dans proverbial,

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donc nous en gros ce qu'on a demandé,

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c'est cette première étape qui est ici,

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qui est la source de données .

00:00:34

Donc Pour rappel,

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si je clique ici sur la Pedro édentée,

00:00:38

on va avoir le chemin d'accès

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au fichier si vous êtes trompé,

00:00:41

bien vous pouvez cliquer ici

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sur parcourir. Pour le refaire ?

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Et ensuite, on va aller dans navigation,

00:00:48

donc ça c'est normal, ,

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c'est quand on a sélectionné l'onglet

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un pour pouvoir travailler et par

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contre ce qui est intéressant c'est

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que il a détecté automatiquement le

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fait que le tableau comportait des

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entêtes donc ça c'est plutôt pas mal.

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C'est lié au fait que le tableau

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dans Excel était très bien préparé

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dans le sens où ça a été déclaré en

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tant que tableau dans Excel donc ce

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qui explique après cette certaine

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intelligence puisque Excel

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c'est aussi Microsoft et on voit

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autre un autre élément c'est que.

00:01:17

Il a modifié.

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Et les types de certaines,

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certaines colonnes,

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donc là par contre,

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il faudra aussi un petit peu

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s'en méfier un peu,

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ce qu’il peut déduire certaines choses

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qui qui là pour le coup ne sont pas

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forcément vraies donc ça impliquera

00:01:30

de toute façon de vérifier le type .

00:01:32

Pour rappel,

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le type c'est ici donc sur chaque colonne

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de pouvoir changer le type du de la,

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de la colonne et ça c'est intéressant

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pour justement pouvoir faire des

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sommes sur par exemple des nombres,

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des nombres de pouvoir,

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calculer des durées entre 2 dates.

00:01:48

Donc ici il nous faudra des dates.

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De pouvoir faire des concaténations des

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extractions via une colonne de type texte,

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et cetera, et cetera.

00:01:56

Donc c'est une étape assez importante

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donc bien là on va dire que Power

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courrier à plutôt bien fait son travail

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et on va pouvoir commencer un petit

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peu à continuer les modifications.

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Donc la première étape que moi je

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vous conseille là au moment vous avez

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apporté votre premier jeu de données,

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c'est de faire le tri dans les colonnes

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que vous avez récupérées quand on

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a exploré dans Excel le fichier,

00:02:20

on a vu qu'on avait potentiellement

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des doublons.

00:02:22

Des choses qui n’étaient pas forcément

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intéressantes de de de garder dans

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le dans le fichier et donc on va

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essayer de comprendre un peu dans quel

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cas on doit supprimer des colonnes.

00:02:34

Alors,

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imaginons qu'on travaille sur

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des données de vente réalisées

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par une, par une société.

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Alors quels sont les grands pas de figure

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dans lequel on peut se dire qu'on a

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le droit de supprimer enfin le droit,

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la possibilité de supprimer une colonne ?

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Le premier, c'est que les données

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sont inutiles pour le projet.

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Là on est sur un sur un,

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sur un récapitulatif des ventes qui

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ont été réalisées par une société,

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d'avoir par exemple le numéro

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de téléphone des clients.

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Dans un outil de visualisation,

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ça ne va pas me servir à grand-chose.

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Donc, pourquoi garder cette colonne

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là qui va aller polluer mon tableau,

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qui va potentiellement alourdir

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aussi mon fichier,

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donc là potentiellement si c'est

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inutile pour ce que je cherche à faire,

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bien je peux supprimer la colonne.

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À noter que si vous n'êtes pas encore

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certain que la colonne vous soit utile,

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vous pouvez tout à fait la laisser et

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ultérieurement la supprimer, ,

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c'est on peut tout à fait faire des

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suppressions un petit peu incrémentales,

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un peu plus tard dans le retraitement.

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Autre élément,

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c'est des doublons,

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alors ça arrive très souvent à

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ce qu'on se connecte souvent à

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des à des sources techniques,

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donc c'est le fait que 2

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colonnes remontent sensiblement,

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soit exactement la même information,

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soit quasiment.

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Donc après question de format la

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même information donc par exemple

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ici dans le cas que je donne ces 2

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colonnes donnant le mois de la vente,

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il y en a une qui est au format écrit,

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donc ça serait écrit joint et l'autre format.

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Non ça sera écrit 6 donc là typiquement

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ce n’est pas utile de garder les 2

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c'est la même information.

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Donc là le plus logique,

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c'est tout simplement de garder le

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format qui nous convient le mieux,

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donc potentiellement le chiffre,

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parce que je j'aurais tendance à

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faire pour ensuite supprimer

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la colonne de test de texte.

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Donner un consistante,

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donc là on se retrouve dans une

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colonne ou dans 95% des cas,

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la donnée n'est pas disponible donc

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est-ce que c'est vraiment pertinent

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de garder une colonne où il y a aussi

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plus de aussi peu de données présentes

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et donc là dans le cas que je donne

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code le code imaginons un code barre ?

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l'identifiant est très rarement renseigné

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donc et ce que je vais pouvoir vraiment

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exploiter une donnée sur 5% des lignes.

00:04:54

Peut-être pas,

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et donc auquel cas il est plus

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sage de supprimer la colonne.

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Et le dernier élément,

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c'est des données de mauvaise qualité,

00:05:03

donc imaginons que vous avez une

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colonne qui est intitulée code

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postal et que de temps en temps,

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vous allez retrouver plutôt

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le nom du magasin,

00:05:11

donc de temps en temps,

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imaginons même dans la moitié des cas,

00:05:14

voire trop,

00:05:14

le nom du magasin donc ça fait preuve

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un petit peu de de problématique qui

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a pu avoir autour de cette colonne

00:05:20

là et donc potentiellement même les

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codes postaux qui sont présents,

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qui seraient normalement le bon format,

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sont potentiellement fausses et donc

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attention ça peut être dangereux.

00:05:29

Encore une fois,

00:05:31

vous n'êtes pas obligé de supprimer les

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les colonnes quand vous avez un doute,

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vous pourrez le faire un petit peu plus tard.

00:05:37

Mais globalement, quand vous avez un

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petit peu près la réponse à l'esprit,

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bien, vous pouvez directement

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supprimer la colonne.

00:05:45

Donc pour ça, on va se retourner,

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on va se rendre dans Power Query.

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Ici, voilà, on va en profiter d'ailleurs

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pour renommer notre jeu de données

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qu'on va appeler ici festival. Voilà.

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Et on va pouvoir un petit peu

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regarder notre jeu de données,

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donc le nom de la manifestation

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je n’ai pas de souci avec ça.

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La région non plus,

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le domaine complément domaine.

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Il n’a pas l'air très remplie alors

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comment je sais ce qui est beaucoup

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rempli où qui n'est pas beaucoup rempli,

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donc vous avez cette sous barre ici

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qui va vous donner un certain nombre

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d'informations très intéressantes.

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Donc le fait que on va avoir par

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exemple ici 67% de Complétion de la

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de la colonne donc dans 67% des cas,

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la ligne possède une valeur.

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Il va également nous donner

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un indicateur de d'erreur,

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donc potentiellement des lignes

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qui comportent des erreurs.

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On verra les types d'erreurs

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qui sont qui sont possibles.

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Et ensuite le nombre de colonnes vides.

00:06:54

Et ça, du coup, Vous voyez ici donc,

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quand c'est vert,

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bien c'est le,

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la jauge en gros de complétion de

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la de la colonne et il ne donne

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déjà ici des options pour supprimer

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par exemple les éléments vides,

00:07:06

donc à savoir les lignes qui sont,

00:07:08

qui sont vides donc évidemment là,

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ici on va,

00:07:10

on ne va pas le faire parce que là on a

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2/3 de de colonnes remplies donc ça

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peut tout à fait être pertinent

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en termes d'exploitation.

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Autre point c'est important,

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on voit que les colonnes qui

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sont initialement vides dans le.

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Dans le fichier ont ici été

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complétés par la valeur nulle,

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donc ça c'est très important et vous ne

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ne trouverez jamais de valeur réellement vide.

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En réalité,

00:07:33

puisque pouvoir Query

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automatiquement et pouvoir bien,

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il va remplacer ça par nul.

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Il ne faut pas entendre ça par un vrai texte,

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un vrai libellé,

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c'est juste du coup une vision,

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une manière de visualiser la valeur,

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le fait que la valeur soit vide.

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Mais comme vous voyez,

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elle est en italique et donc elle

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n'a pas vraiment de de valeur.

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Par contre on pourra tout à

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fait dire par exemple.

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Je supprime toutes les valeurs nulles

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d'une colonne et donc là du coup ça nous

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aide beaucoup d'avoir une appellation

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pour ce pour l'absence de valeur.

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Ensuite, on va avoir le département.

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La période de cité,

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donc oui, ici,

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pas spécialement de problème.

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Le mot habituel du début,

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on voit qu'il y a des petits

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soucis de format scolaire,

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on nous a mélangé de du chiffre et du mois,

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mais l'information est pertinente,

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donc on verra comment le ré

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manipuler le site web pourquoi pas ?

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On pourra en avoir une exploitation.

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Le numéro d'identification,

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donc ça assez important,

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on va le garder aussi.

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La commune principale ?

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Autre commune donc là,

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c'est le premier cas où on va

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avoir un petit peu plus de mal à

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à exploiter parce que déjà ça va

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être assez compliqué de de se dire

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que sur un festival on va concerner

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plusieurs communes par exemple

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pour faire afficher sur une carte,

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ça sera beaucoup plus simple

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d'avoir qu'un seul point et

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en plus de ça au survol sur notre.

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Lire notre colonne,

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on voit que c'est vide dans 90% des cas,

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donc là on est typiquement sur un cas où ça

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n'est pas pertinent de garder la colonne,

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donc on va avoir plusieurs méthodes,

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pour supprimer une colonne,

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la première que je vous montre ici,

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c'est tout simplement de la sélectionner,

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de faire un clic droit qui va ouvrir

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tout un panneau de configuration

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qui correspond très largement

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à ce que vous allez trouver,

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notamment dans l'onglet de

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transformation directement dans

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le dans le pouvoir I et ici on va

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cliquer tout simplement sur supprimer.

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On voit qu’une étape vient de cette ajouter,

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, ici.

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Et donc on va continuer ici

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notre exploration,

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donc la date de début,

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donc on voit que ça manque beaucoup,

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mais ça va quand même

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m'être utile pour plus tard,

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parce que notamment pour faire des

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représentations dans le temps du,

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du volume de festival donc on va le garder.

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La date de fin, la date de création,

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le code postal très bien,

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code postal et code INSEE.

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Alors ici nous dans notre cas,

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moi je vous le dis,

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on va surtout faire du travail à partir

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du code postal donc le code Insee

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c'est quelque chose d'assez différent.

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Donc c'est une,

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c'est une autre manière de

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désigner une commune et ça

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ne va pas trop m'intéresser.

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Donc ici je vais plutôt avoir tendance

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à supprimer cette colonne

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là donc du code du code c'est.

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Parce que ça correspond pour plus ou

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moins pour moi à un doublon du code postal.

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C'est juste un format un peu plus compliqué.

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Alors, une autre méthode

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pour supprimer une colonne,

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donc on va ici la sélectionner.

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On va se rendre dans accueil

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et on voit ici qu'on a un item.

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Gérer les colonnes et là il va

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nous proposer 2 choses donc soit 2

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choisir soit de supprimer l'école,

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donc supprimer les colonnes.

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c'est assez simple ,

00:10:42

ça a pas du coup supprimer les

00:10:44

colonnes que je sélectionnées et

00:10:46

donc Pour information je peux tout

00:10:48

à fait en maintenant majuscule ou

00:10:50

contrôle sur mon avis sur mon clavier

00:10:53

de pouvoir sélectionner 2 colonnes,

00:10:55

de retourner ici et de cliquer sur.

00:10:58

Supprimer les colonnes ?

00:10:59

Donc si je fais ça ici ?

00:11:01

Donc évidemment, pourra revenir en arrière.

00:11:02

Ça sera l'occasion de vous le montrer.

00:11:05

On voit que, bien,

00:11:06

il m'a supprimé les les,

00:11:09

les 2 colonnes à la fois.

00:11:10

Donc on va revenir en arrière.

00:11:13

On va retourner sur notre code INSEE.

00:11:17

Et on va retourner ici sur.

00:11:20

Le champ que je veux montrer,

00:11:22

donc gérer les colonnes supprimées et

00:11:23

maintenant j'ai une autre option qui

00:11:25

est supprimer les autres colonnes,

00:11:27

donc là ça va avoir l'effet

00:11:28

exactement inversé qui va être de

00:11:30

supprimer toutes les Colonnes sauf

00:11:31

celles que j'ai sélectionnées.

00:11:32

Donc pareil on va appliquer mais pas de

00:11:34

panique on pourra revenir en arrière.

00:11:36

Donc vous voyez ici,

00:11:38

il m'a uniquement conservé mes colonnes.

00:11:42

Donc on revient une nouvelle fois en arrière.

00:11:45

Et pour vous montrer la dernière

00:11:47

fonctionnalité autour de ça qu'on

00:11:49

va retourner sur notre code en C

00:11:51

et on va avoir le strict inversé,

00:11:53

c'est à dire choisir les colonnes,

00:11:54

choisir les colonnes,

00:11:55

ça va être justement de se dire,

00:11:57

bien, je choisis.

00:11:59

La colonne qui m'intéresse donc ici,

00:12:01

je vais avoir un champ qui va s'ouvrir,

00:12:02

donc là, ici,

00:12:03

je n'ai plus qu'à désépingler les potentiels,

00:12:07

les potentiels colonnes qui

00:12:08

ne m'intéressent pas.

00:12:10

Et donc il ira uniquement me

00:12:11

garder celle que j'ai sélectionnée

00:12:13

et de la même manière.

00:12:17

Si je recherche une colonne

00:12:18

en particulier parce que je ne

00:12:20

ne la trouve pas dans la liste,

00:12:21

je vais pouvoir ici par exemple,

00:12:22

cliquer sur. À mon fameux code INSEE.

00:12:30

Alors mon code pin c'est voilà

00:12:32

le code c'est quitte ici,

00:12:33

je sélectionne et donc qui va

00:12:35

m'emmener directement à la colonne

00:12:37

pour après potentiellement la

00:12:39

supprimer donc là ici je vais

00:12:41

repasser dans mon menu je vais

00:12:44

faire supprimer les colonnes.

00:12:47

Ou non, choisir les colonnes

00:12:48

tiens choisir les colonnes.

00:12:52

Et là, on voit du coup que.

00:12:55

Les autres communes parce

00:12:56

que j'ai supprimé l'étape,

00:12:58

n'a est à nouveau présent,

00:13:00

donc je vais ici cliquer sur des

00:13:03

engagés autres communes et je vais

00:13:05

également désengager code INSEE.

00:13:07

Je clique sur OK.

00:13:09

Et donc là on voit que j'ai un nouvel item

00:13:12

qui vient de se de ce de se supprimer.

00:13:16

Et donc on va pouvoir

00:13:17

continuer notre travail,

00:13:18

donc ici on a le libellé de la commune

00:13:21

donc ça le libellé de la commune.

00:13:23

Pour information,

00:13:24

on l'avait déjà ici donc c'est

00:13:26

comme une principale donc pas très

00:13:29

pertinent de garder cette colonne

00:13:30

là donc là on va le faire de

00:13:32

manière classique en supprimant.

00:13:36

Et ensuite ? On va continuer à

00:13:41

vérifier donc le département SK,

00:13:43

c'est une information

00:13:45

qu'on avait par ailleurs.

00:13:47

Un petit peu plus loin.

00:13:51

Voilà le département qui est ici

00:13:53

donc pas nécessaire de garder.

00:13:56

Cette colonne là ?

00:13:58

Vous voyez un par ailleurs que ici

00:14:01

les colonnes supprimées ne sont

00:14:03

qu'une seule étape et on voit que dans

00:14:06

cette feuille ici il va m'indiquer

00:14:08

donc ça c'est le M donc c'est le

00:14:11

mashup c'est en gros le code qui

00:14:12

est généré à chacune de mes étapes

00:14:14

donc je rentre pas du tout dans

00:14:15

le détail pour l'instant là-dessus

00:14:16

on aura le temps de d'en reparler

00:14:18

mais en tout cas ça vous permet,

00:14:19

si vous arrivez à le à,

00:14:21

le lire de savoir un petit peu

00:14:23

ce qui se passe dans l'état.

00:14:25

Donc ici,

00:14:26

j'ai supprimé le département et K et

00:14:30

après on a notre volume de participants.

00:14:33

2018 2017 donc là on est plutôt pas mal,

00:14:34

on va refaire une passe.

00:14:35

Le nom de la manifestation y

00:14:36

a pas de problème,

00:14:37

la région le domaine complètement,

00:14:38

domaine département périodicité,

00:14:40

mois de début, le site web,

00:14:43

le numéro d'identification,

00:14:44

la commune, le numéro de l'édition,

00:14:46

la date de début de la date de fin,

00:14:48

la date de création,

00:14:49

le code postal, le code INSEE,

00:14:51

le nom du département et les 2

00:14:54

volumes de participants pour 2018.

00:14:56

En 2017 donc,

00:14:57

à partir de là,

00:14:58

on peut considérer qu'on a supprimé

00:15:00

toutes les colonnes qui n'étaient

00:15:01

pas nécessaires pour notre projet.

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