Tipos de datos en Power BI Desktop

En este artículo se describen los tipos de datos que Power BI Desktop y compatibilidad con expresiones de análisis de datos (DAX).

Cuando Power BI carga datos, intenta convertir los tipos de datos de las columnas de origen en tipos de datos que admiten almacenamiento, cálculos y visualización de datos más eficientes. Por ejemplo, si una columna de valores que importa desde Excel no tiene valores fraccionarios, Power BI Desktop convierte la columna de datos en un tipo de datos Número entero, que es más adecuado para almacenar enteros.

Este concepto es importante porque algunas funciones DAX tienen requisitos de tipo de datos especiales. En muchos casos DAX convierte implícitamente tipos de datos, pero en algunos casos no lo hace. Por ejemplo, si una función DAX requiere un tipo de datos Date , pero el tipo de datos de la columna es Text, la función DAX no funcionará correctamente. Por lo tanto, es importante y útil usar los tipos de datos correctos para las columnas.

Determinar y especificar el tipo de datos de una columna

En Power BI Desktop, puede determinar y especificar el tipo de datos de una columna en el Editor de Power Query, en la Vista de datos o en la Vista de informe:

  • En Editor de Power Query, seleccione la columna y, a continuación, seleccione Tipo de datos en el grupo Transformar de la cinta de opciones.

    Captura de pantalla del Editor de Power Query, en la que se muestra la selección desplegable Tipo de datos.

  • En Vista de datos o Vista de informe, seleccione la columna y, a continuación, seleccione la flecha desplegable situada junto a Tipo de datos en la pestaña Herramientas de columna de la cinta de opciones.

    Captura de pantalla de la vista de datos, en la que se muestra la selección desplegable Tipo de datos.

La selección desplegable Tipo de datos de Editor de Power Query tiene dos tipos de datos que no están presentes en la vista de datos o en la vista de informe: fecha/hora/zona horaria y duración. Al cargar una columna con estos tipos de datos en el modelo de Power BI, una columna Date/Time/Timezone se convierte en un tipo de datos Date/time y una columna Duration se convierte en un tipo de datos Número decimal .

El tipo de datos Binario no se admite fuera del Editor de Power Query. En el Editor de Power Query, puede usar el tipo de datos Binary al cargar archivos binarios si los convierte en otros tipos de datos antes de cargarlos en el modelo de Power BI. La selección binaria existe en los menús Vista de datos y Vista de informe por motivos heredados, pero si intenta cargar columnas binarias en el modelo de Power BI, es posible que se produzcan errores.

Tipos de número

Power BI Desktop admite tres tipos de números: número decimal, número decimal fijo y número entero.

Puede usar la propiedad Column DataType del modelo de objetos tabulares (TOM) para especificar las DataType enumeraciones para los tipos de número. Para obtener más información sobre cómo modificar objetos mediante programación en Power BI, vea Programar conjuntos de datos de Power BI con el modelo de objetos tabulares.

Número decimal

El número decimal es el tipo de número más común y puede controlar números con valores fraccionarios y números enteros. El número decimal representa números de punto flotante de 64 bits (ocho bytes) con valores negativos de -1,79E +308 a -2,23E -308, valores positivos de 2,23E -308 a 1,79E +308 y 0. Los números como 34, 34.01 y 34.000367063 son números decimales válidos.

La precisión más alta que el tipo de número decimal puede representar es de 15 dígitos. El separador decimal puede colocarse en cualquier parte del número. Este tipo corresponde a cómo Excel almacena sus números y TOM especifica este tipo como DataType.Double Enumeración.

Número decimal fijo

El tipo de datos Número decimal fijo tiene una ubicación fija para el separador decimal. El separador decimal siempre tiene cuatro dígitos a su derecha y permite 19 dígitos de significado. El valor más grande que puede representar el número decimal fijo es positivo o negativo 922.337.203.685.477.5807.

El tipo de número decimal fijo es útil en los casos en los que el redondeo podría presentar errores. Los números que tienen valores fraccionarios pequeños a veces pueden acumularse y forzar que un número sea ligeramente inexacto. El tipo de número decimal fijo puede ayudarle a evitar estos tipos de errores truncando los valores pasados de los cuatro dígitos a la derecha del separador decimal.

Este tipo de datos corresponde al decimal (19,4) de SQL Server o al tipo de datos Currency de Analysis Services y Power Pivot en Excel. TOM especifica este tipo como DataType.Decimal Enum.

Número entero

Número entero representa un valor entero de 64 bits (ocho bytes). Dado que es un entero, el número entero no tiene dígitos a la derecha del decimal. Este tipo permite 19 dígitos de números enteros positivos o negativos entre -9.223.372.036.854.775.807 (-2^63+1 ) y 9.223.372.036.854.775.806 (2^63-2), por lo que puede representar el mayor número posible de los tipos de datos numéricos.

Al igual que con el tipo decimal fijo , el tipo número entero puede ser útil cuando necesita controlar el redondeo. TOM representa el tipo de datos Número entero como DataType.Int64 Enumeración.

Nota

El modelo de datos de Power BI Desktop admite valores enteros de 64 bits, pero debido a las limitaciones de JavaScript, el mayor número de objetos visuales de Power BI puede expresar de forma segura es de 9 007 199 254 740 991 (2^53-1). Si el modelo de datos tiene números mayores, puede reducir su tamaño mediante cálculos antes de agregarlos a objetos visuales.

Precisión de los cálculos de tipo de número

Los valores de columna del tipo de datos número decimal se almacenan como tipos de datos aproximados , según el estándar IEEE 754 para números de punto flotante. Los tipos de datos aproximados tienen limitaciones de precisión inherentes, ya que en lugar de almacenar valores numéricos exactos, pueden almacenar aproximaciones extremadamente cercanas o redondeadas.

La pérdida de precisión, o imprecisión, puede producirse si el valor de punto flotante no puede cuantificar de forma confiable el número de dígitos de punto flotante. La imprecisión puede aparecer potencialmente como un cálculo inesperado o inexacto en algunos escenarios de informes.

Los cálculos de comparación relacionados con la igualdad entre los valores del tipo de datos Número decimal pueden devolver resultados inesperados. Las comparaciones de igualdad incluyen igual a =, mayor que >, menor <que , mayor o igual que >=, y menor o igual que <=.

Este problema es más evidente cuando se usa la función RANKX en una expresión DAX, que calcula el resultado dos veces, lo que da lugar a números ligeramente diferentes. Es posible que los usuarios del informe no observen la diferencia entre los dos números, pero el resultado de la clasificación puede ser notablemente inexacto. Para evitar resultados inesperados, puede cambiar el tipo de datos de columna de Número decimal a Número decimal fijo o Número entero, o bien realizar un redondeo forzado mediante ROUND. El tipo de datos Número decimal fijo tiene mayor precisión, ya que el separador decimal siempre tiene cuatro dígitos a su derecha.

En raras ocasiones, los cálculos que suman los valores de una columna del tipo de datos Número decimal pueden devolver resultados inesperados. Este resultado es muy probable con columnas que tienen grandes cantidades de números positivos y números negativos. El resultado de la suma se ve afectado por la distribución de valores entre filas de la columna.

Si un cálculo necesario suma la mayoría de los números positivos antes de sumar la mayoría de los números negativos, la suma parcial positiva grande al principio puede sesgar los resultados. Si el cálculo agrega números positivos y negativos equilibrados, la consulta conserva más precisión y, por tanto, devuelve resultados más precisos. Para evitar resultados inesperados, puede cambiar el tipo de datos de columna de Número decimal a Número decimal fijo o Número entero.

Tipos de fecha y hora

Power BI Desktop admite cinco tipos de datos de fecha y hora en Editor de Power Query. Tanto la fecha, la hora y la zona horaria como la duración se convierten durante la carga en el modelo de datos de Power BI Desktop. El modelo admite fecha y hora, o puede dar formato a los valores como fecha u hora de forma independiente.

  • Fecha y hora representa un valor de fecha y hora. El valor de fecha y hora subyacente se almacena como un tipo de número decimal , por lo que puede convertir entre los dos tipos. La parte de tiempo se almacena como una fracción en múltiplos completos de 1/300 segundos (3,33 ms). El tipo de datos admite fechas entre los años 1900 y 9999.

  • Date representa solo una fecha sin parte de hora. Una fecha se convierte en el modelo como un valor de fecha y hora con cero para el valor fraccional.

  • El tiempo representa solo una hora sin ninguna parte de fecha. Una hora se convierte en el modelo como un valor de fecha y hora sin dígitos a la izquierda del separador decimal.

  • Date/Time/Timezone representa una fecha y hora UTC con un desplazamiento de zona horaria y se convierte en fecha y hora cuando se carga en el modelo. El modelo de Power BI no ajusta la zona horaria en función de la ubicación o la configuración regional de un usuario. Un valor de 09:00 cargado en el modelo en EE. UU. se muestra como 09:00 donde se abra o vea el informe.

  • Duration representa un período de tiempo y se convierte en un tipo de número decimal cuando se carga en el modelo. Como tipo de número decimal , puede agregar o restar los valores de los valores de fecha y hora con resultados correctos y usar fácilmente los valores de las visualizaciones que muestran magnitud.

Tipo de texto

El tipo de datos Text es una cadena de datos de caracteres Unicode, que puede ser letras, números o fechas representadas en un formato de texto. La longitud máxima de la cadena es de 268 435 456 caracteres Unicode (256 mega caracteres) o 536 870 912 bytes.

La forma en que Power BI almacena los datos de texto puede hacer que los datos se muestren de forma diferente en determinadas situaciones. En las secciones siguientes se describen situaciones comunes que pueden hacer que los datos de texto cambien ligeramente la apariencia entre consultar datos en Editor de Power Query y cargarlos en Power BI.

Distinción entre mayúsculas y minúsculas

El motor que almacena y consulta datos en Power BI no distingue mayúsculas de minúsculas y trata mayúsculas diferentes de letras que el mismo valor. "A" es igual a "a". Sin embargo, Power Query distingue mayúsculas de minúsculas, donde "A" no es lo mismo que "a". La diferencia en la distinción entre mayúsculas y minúsculas puede provocar situaciones en las que los datos de texto cambian de mayúsculas y minúsculas aparentemente después de cargarlos en Power BI.

En el ejemplo siguiente se muestran los datos de pedido: una columna OrderNo que es única para cada pedido y una columna Destinatario que muestra el nombre del destinatario especificado manualmente en el momento del pedido. Editor de Power Query muestra varios pedidos con los mismos nombres de destinatario especificados en el sistema con mayúsculas variables.

Captura de pantalla de datos textuales con varias mayúsculas en Power Query

Una vez que Power BI carga los datos, la capitalización de los nombres duplicados en la pestaña Datos cambia de la entrada original a una de las variantes de mayúsculas.

Captura de pantalla que muestra los datos textuales con mayúsculas modificadas después de cargarlos en Power BI.

Este cambio se produce porque Editor de Power Query distingue mayúsculas de minúsculas, por lo que muestra los datos exactamente como almacenados en el sistema de origen. El motor que almacena datos en Power BI no distingue mayúsculas de minúsculas, por lo que trata las versiones minúsculas y mayúsculas de un carácter como idénticas. Power Query los datos cargados en el motor de Power BI pueden cambiar en consecuencia.

El motor de Power BI evalúa cada fila individualmente cuando carga datos, empezando por la parte superior. Para cada columna de texto, como Addressee, el motor almacena un diccionario de valores únicos para mejorar el rendimiento a través de la compresión de datos. El motor ve los tres primeros valores de la columna Addressee como únicos y los almacena en el diccionario. Después de eso, dado que el motor no distingue mayúsculas de minúsculas, evalúa los nombres como idénticos.

El motor ve el nombre "Taina Hasu" como idéntico a "TAINA HASU" y "Taina HASU", por lo que no almacena esas variaciones, pero hace referencia a la primera variación almacenada. El nombre "MURALI DAS" aparece en mayúsculas, porque así es como el nombre apareció la primera vez que el motor lo evaluó al cargar los datos de arriba abajo.

Esta imagen muestra el proceso de evaluación:

Diagrama que muestra el proceso de carga de datos y la asignación de valores de texto a un diccionario de valores únicos.

En el ejemplo anterior, el motor de Power BI carga la primera fila de datos, crea el diccionario Addressee y le agrega Taina Hasu . El motor también agrega una referencia a ese valor en la columna Addressee de la tabla que carga. El motor hace lo mismo para la segunda y tercera fila, ya que estos nombres no son equivalentes a los demás al omitir mayúsculas y minúsculas.

Para la cuarta fila, el motor compara el valor con los nombres del diccionario y busca el nombre. Dado que el motor no distingue mayúsculas de minúsculas, "TAINA HASU" y "Taina Hasu" son los mismos. El motor no agrega un nuevo nombre al diccionario, pero hace referencia al nombre existente. El mismo proceso se produce para las filas restantes.

Nota

Dado que el motor que almacena y consulta datos en Power BI no distingue mayúsculas de minúsculas, tenga especial cuidado al trabajar en el modo DirectQuery con un origen que distingue mayúsculas de minúsculas. Power BI supone que el origen ha eliminado filas duplicadas. Dado que Power BI no distingue mayúsculas de minúsculas, trata dos valores que solo difieren entre mayúsculas y minúsculas como duplicados, mientras que el origen podría no tratarlos como tal. En tales casos, el resultado final no está definido.

Para evitar esta situación, si usa el modo DirectQuery con un origen de datos que distingue mayúsculas de minúsculas, normalice el uso de mayúsculas y minúsculas en la consulta de origen o en Editor de Power Query.

Espacios iniciales y finales

El motor de Power BI recorta automáticamente los espacios finales que siguen los datos de texto, pero no quita los espacios iniciales que preceden a los datos. Para evitar confusiones, cuando trabaje con datos que contengan espacios iniciales o finales, debe usar la función Text.Trim para quitar espacios al principio o al final del texto. Si no quita espacios iniciales, una relación podría no crearse debido a valores duplicados o los objetos visuales podrían devolver resultados inesperados.

En el ejemplo siguiente se muestran datos sobre los clientes: una columna Name que contiene el nombre del cliente y una columna Index que es única para cada entrada. Los nombres aparecen entre comillas para mayor claridad. El nombre del cliente se repite cuatro veces, pero cada vez con diferentes combinaciones de espacios iniciales y finales. Estas variaciones pueden producirse con la entrada manual de datos a lo largo del tiempo.

Row Espacio inicial Espacio final Nombre Índice Longitud del texto
1 No No "Dylan Williams" 1 14
2 No "Dylan Williams " 10 15
3 No " Dylan Williams" 20 15
4 " Dylan Williams " 40 16

En Editor de Power Query, los datos resultantes aparecen de la siguiente manera.

Captura de pantalla de datos textuales con varios espacios iniciales y finales en Editor de Power Query.

Al ir a la pestaña Datos de Power BI después de cargar los datos, la misma tabla es similar a la siguiente imagen, con el mismo número de filas que antes.

Captura de pantalla de los mismos datos textuales después de cargarlos en Power BI, que devuelve el mismo número de filas que antes.

Sin embargo, un objeto visual basado en estos datos devuelve solo dos filas.

Captura de pantalla de un objeto visual de tabla basado en los mismos datos que devuelven solo dos líneas de datos.

En la imagen anterior, la primera fila tiene un valor total de 60 para el campo Índice , por lo que la primera fila del objeto visual representa las dos últimas filas de los datos cargados. La segunda fila con el valor de Índice total de 11 representa las dos primeras filas. La diferencia en el número de filas entre el objeto visual y la tabla de datos se debe a que el motor quita o recorta automáticamente los espacios finales, pero no los espacios iniciales. Por lo tanto, el motor evalúa las primeras y segundas filas, y la tercera y cuarta fila, como idénticas, y el objeto visual devuelve estos resultados.

Este comportamiento también puede provocar mensajes de error relacionados con las relaciones, ya que se detectan valores duplicados. Por ejemplo, en función de la configuración de las relaciones, es posible que vea un error similar a la imagen siguiente:

Captura de pantalla de un mensaje de error sobre los valores duplicados.

En otras situaciones, es posible que no pueda crear una relación de varios a uno o uno a uno porque se detectan valores duplicados.

Captura de pantalla del cuadro de diálogo de la relación que muestra un error

Puede realizar un seguimiento de estos errores en los espacios iniciales o finales y resolverlos mediante Text.Trim o Trim en Transformar, para quitar los espacios de Editor de Power Query.

Tipo verdadero/falso

El tipo de datos True/false es un valor booleano de True o False. Para obtener los mejores y más coherentes resultados, cuando se carga una columna que contiene información booleana true/false en Power BI, establezca el tipo de columna en True/False.

Power BI convierte y muestra los datos de forma diferente en determinadas situaciones. En esta sección se describen los casos comunes de conversión de valores booleanos y cómo abordar las conversiones que crean resultados inesperados en Power BI.

En este ejemplo, cargará datos sobre si los clientes se han registrado en el boletín informativo. Un valor true indica que el cliente se ha registrado para el boletín informativo y un valor de FALSE indica que el cliente no se ha registrado.

Sin embargo, al publicar el informe en el servicio Power BI, la columna de estado del registro del boletín muestra 0 y -1 en lugar de los valores esperados de TRUE o FALSE. En los pasos siguientes se describe cómo se produce esta conversión y cómo evitarla.

La consulta simplificada de esta tabla aparece en la siguiente imagen:

Captura de pantalla que muestra las columnas establecidas en Boolean.

El tipo de datos de la columna Subscribed To Newsletter se establece en Any y, como resultado, Power BI carga los datos en el modelo como Texto.

Captura de pantalla que muestra los datos cargados en Power BI.

Al agregar una visualización sencilla que muestra la información detallada por cliente, los datos aparecen en el objeto visual según lo previsto, tanto en Power BI Desktop como cuando se publican en la servicio Power BI.

Captura de pantalla de un objeto visual que muestra los datos que aparecen según lo previsto.

Sin embargo, al actualizar el conjunto de datos en el servicio Power BI, la columna Subscribed To Newsletter de los objetos visuales muestra valores como -1 y 0, en lugar de mostrarlos como TRUE o FALSE:

Captura de pantalla de un objeto visual que muestra los datos que aparecen en un formato inesperado después de la actualización.

Si vuelve a publicar el informe de Power BI Desktop, la columna Subscribed To Newsletter (Suscribirse al boletín) muestra de nuevo TRUE o FALSE según lo previsto, pero una vez que se produce una actualización en el servicio Power BI, los valores cambian de nuevo para mostrar -1 y 0.

La solución para evitar esta situación es establecer cualquier columna booleana en el tipo True/False en Power BI Desktop y volver a publicar el informe.

Captura de pantalla de cambio del tipo de datos de la columna a True/False.

Al realizar el cambio, la visualización muestra los valores de la columna Subscribed To Newsletter ligeramente diferente. En lugar de que el texto sea todas las letras mayúsculas que se escriben en la tabla, solo se escribe en mayúscula la primera letra. Este cambio es un resultado de cambiar el tipo de datos de la columna.

Captura de pantalla de los valores que aparecen de forma diferente al cambiar el tipo de datos.

Una vez que cambie el tipo de datos, vuelva a publicar en el servicio Power BI y se produzca una actualización, el informe muestra los valores como True o False, según lo previsto.

Captura de pantalla que muestra los valores true o false que usan el tipo de datos True/false aparecen como se esperaba después de la actualización.

Para resumir, al trabajar con datos booleanos en Power BI, asegúrese de que las columnas están establecidas en el tipo de datos True/False en Power BI Desktop.

Tipo en blanco

Blank es un tipo de datos DAX que representa y reemplaza valores NULL de SQL. Puede crear un espacio en blanco con la función BLANK y probarlos con la función lógica ISBLANK.

Tipo binary

Puede usar el tipo de datos Binary para representar los datos con un formato binario. En el Editor de Power Query, puede usar este tipo de datos al cargar archivos binarios si lo convierte en otros tipos de datos antes de cargarlos en el modelo de Power BI.

Las columnas binarias no se admiten en el modelo de datos de Power BI. La selección binaria existe en los menús Vista de datos y Vista de informe por motivos heredados, pero si intenta cargar columnas binarias en el modelo de Power BI, es posible que se produzcan errores.

Nota

Si una columna binaria está en la salida de los pasos de una consulta, al intentar actualizar los datos a través de una puerta de enlace pueden producirse errores. Se recomienda quitar explícitamente las columnas binarias como último paso de las consultas.

Tipo de tabla.

DAX usa un tipo de datos de tabla en muchas funciones, como las agregaciones y los cálculos de inteligencia de tiempo. Algunas funciones requieren una referencia a una tabla. Otras funciones devuelven una tabla que puede usar como entrada para otras funciones.

En algunas funciones que requieren una tabla como entrada, puede especificar una expresión que se evalúe como una tabla. Algunas funciones requieren una referencia a una tabla base. Para obtener información sobre los requisitos de funciones específicas, vea la referencia de funciones DAX.

Conversión implícita y explícita de tipos de datos

Cada función DAX tiene requisitos específicos para los tipos de datos que se van a usar como entradas y salidas. Por ejemplo, algunas funciones requieren enteros para algunos argumentos y fechas para otros. Otras funciones requieren texto o tablas.

Si los datos de la columna que especifica como argumento no son compatibles con el tipo de datos que requiere la función, DAX puede devolver un error. Sin embargo, siempre que sea posible, DAX intenta convertir implícitamente los datos en el tipo de datos necesario.

Por ejemplo:

  • Si escribe una fecha como una cadena, DAX analiza la cadena e intenta convertirla como uno de los formatos de fecha y hora de Windows.
  • Puede agregar TRUE + 1 y obtener el resultado 2, porque DAX convierte implícitamente TRUE en el número 1 y realiza la operación 1+1.
  • Si agrega valores en dos columnas con un valor representado como texto ("12") y el otro como un número (12), DAX convierte implícitamente la cadena en un número y, a continuación, realiza la adición de un resultado numérico. La expresión = "22" + 22 devuelve 44.
  • Si intenta concatenar dos números, DAX los presenta como cadenas y, a continuación, concatena. La expresión = 12 & 34 devuelve "1234".

Tablas de conversiones de datos implícitas

El operador determina el tipo de conversión que DAX realiza mediante la conversión de los valores que requiere antes de realizar la operación solicitada. En las tablas siguientes se enumeran los operadores y daX de conversión realiza en cada tipo de datos cuando se empareja con el tipo de datos de la celda de intersección.

Nota

Estas tablas no incluyen el tipo de datos Text . Cuando un número se representa en un formato de texto, en algunos casos Power BI intenta determinar el tipo de número y representa los datos como un número.

Suma (+)

ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
INTEGER ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
CURRENCY CURRENCY MONEDA REAL Fecha y hora
REAL real REAL REAL Fecha y hora
Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora

Por ejemplo, si una operación de suma usa un número real en combinación con los datos de moneda, DAX convierte ambos valores en REAL y devuelve el resultado como REAL.

Resta (-)

En la tabla siguiente, el encabezado de fila es el minuendo (izquierda) y el encabezado de columna es el substraendo (derecha).

ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
INTEGER ENTERO CURRENCY REAL REAL
CURRENCY CURRENCY MONEDA REAL REAL
REAL real REAL REAL REAL
Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora Fecha y hora

Por ejemplo, si una operación de resta usa una fecha con cualquier otro tipo de datos, DAX convierte ambos valores en fechas y el valor devuelto también es una fecha.

Nota

Los modelos de datos admiten el operador unario, ( negativo), pero este operador no cambia el tipo de datos del operando.

Multiplicación (*)

ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
INTEGER ENTERO CURRENCY REAL ENTERO
CURRENCY MONEDA REAL CURRENCY MONEDA
REAL REAL CURRENCY REAL REAL

Por ejemplo, si una operación de multiplicación combina un entero con un número real, DAX convierte ambos números en números reales y el valor devuelto también es REAL.

División (/)

En la siguiente tabla, el encabezado de fila es el numerador y el encabezado de columna es el denominador.

ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
INTEGER REAL CURRENCY REAL REAL
CURRENCY MONEDA REAL CURRENCY REAL
REAL real REAL REAL REAL
Fecha y hora real REAL REAL REAL

Por ejemplo, si una operación de división combina un entero con un valor de moneda, DAX convierte ambos valores en números reales y el resultado también es un número real.

Operadores de comparación

En las expresiones de comparación, DAX considera valores booleanos mayores que los valores de cadena y valores de cadena mayores que los valores numéricos o de fecha y hora. Los números y los valores de fecha y hora tienen el mismo rango.

DAX no realiza ninguna conversión implícita para valores booleanos o de cadena. BLANK o un valor en blanco se convierte en 0, "" o False, según el tipo de datos del otro valor comparado.

Las siguientes expresiones DAX muestran este comportamiento:

  • =IF(FALSE()>"true","Expression is true", "Expression is false") devuelve "Expression is true".

  • =IF("12">12,"Expression is true", "Expression is false") devuelve "Expression is true".

  • =IF("12"=12,"Expression is true", "Expression is false") devuelve "Expression is false".

DAX realiza conversiones implícitas para tipos numéricos o de fecha y hora, como se describe en la tabla siguiente:

Comparación
Operador
ENTERO CURRENCY REAL Fecha y hora
INTEGER ENTERO CURRENCY REAL REAL
CURRENCY CURRENCY MONEDA REAL REAL
REAL real REAL REAL REAL
Fecha y hora real REAL REAL Fecha y hora

Valores en blanco, cadenas vacías y cero

DAX representa un valor NULO, un valor en blanco, una celda vacía o un valor que falta por el mismo tipo de valor nuevo, un valor BLANK. También puede generar espacios en blanco con la función BLANK o probarlos con la función ISBLANK.

La forma en que las operaciones como la adición o la concatenación controlan los espacios en blanco depende de la función individual. En la tabla siguiente se resumen las diferencias entre cómo las fórmulas DAX y Microsoft Excel controlan los espacios en blanco.

Expresión DAX Excel
EN BLANCO + EN BLANCO BLANK 0 (cero)
En blanco + 5 5 5
EN BLANCO * 5 BLANK 0 (cero)
5/EN BLANCO Infinito Error
0/EN BLANCO NaN Error
EN BLANCO/EN BLANCO BLANK Error
FALSO O EN BLANCO FALSO FALSO
FALSO Y EN BLANCO FALSO FALSO
VERDADERO O EN BLANCO VERDADERO VERDADERO
VERDADERO Y EN BLANCO FALSO VERDADERO
EN BLANCO O EN BLANCO EN BLANCO Error
EN BLANCO Y EN BLANCO BLANK Error

Pasos siguientes

Puede hacer todo tipo de cosas con Power BI Desktop y datos. Para más información sobre las funcionalidades de Power BI, consulte los siguientes recursos: