Coluna condicional no Power Query: valide suas regras

Uma coluna condicional no Power Query pode classificar registros conforme critérios definidos na preparação dos dados. O resultado parece simples, mas a ordem das condições, os tipos e as ausências mudam qual regra é aplicada. Uma categoria preenchida em todas as linhas não garante uma classificação correta.

Este roteiro usa uma base hipotética de movimentações para identificar quantidades ausentes, negativas, zero e lotes pequenos. Os limites são didáticos, sem pretensão de representar um padrão operacional. A regra deve ser aprovada para a finalidade do seu relatório.

1. Defina a finalidade da coluna condicional no Power Query

Escreva o significado de cada categoria e a ação que ela permite. Neste exemplo, quantidade ausente gera revisão da fonte; quantidade negativa segue para validação do evento; zero é identificado separadamente; valores positivos abaixo de dez recebem uma classe de lote pequeno.

Não misture urgência, qualidade e tamanho em uma mesma categoria sem explicar a prioridade. Uma linha com dado ausente não deveria ser chamada de lote pequeno apenas porque seu valor foi substituído por zero. Preserve também a coluna original. A nova classificação organiza a leitura, mas não deve apagar a evidência que permite conferir por que o registro recebeu determinada etiqueta.

2. Prepare tipos antes de comparar valores

Confira se Quantidade é numérica e se a configuração regional interpretou os valores corretamente. Texto “12” e número 12 não são entradas equivalentes para todas as operações. Uma conversão com erro precisa de tratamento conhecido, em vez de desaparecer da base.

O guia de perfil de dados no Power Query ajuda a separar válidos, vazios e erros. Defina a unidade de quantidade e o sinal do evento. Uma movimentação negativa pode ser um estorno legítimo, não um defeito cadastral. A categoria de revisão indica que esse caso exige uma regra específica, e não que deve ser automaticamente eliminado da análise.

3. Monte as condições na interface

A documentação da Microsoft sobre coluna condicional, consultada em 13 de outubro de 2026, localiza o comando na guia Adicionar coluna. O diálogo permite definir coluna, operador, valor de comparação e saída, além da alternativa final.

Informe um nome que expresse a finalidade, como ClasseQuantidade. Cadastre as condições na ordem aprovada e confira as primeiras linhas resultantes. Use saídas do mesmo tipo quando representarem categorias textuais.

A classificação precisa ser compreensível fora do editor: nomes como “grupo 1” e “grupo 2” não explicam a regra. Prefira rótulos com significado e conserve uma especificação dos limites usados.

4. Coloque exceções antes das faixas amplas

As condições são avaliadas na ordem apresentada no diálogo, conforme a documentação da Microsoft. Uma regra ampla aplicada cedo pode capturar registros que deveriam entrar em uma exceção específica. Revise especialmente limites que se sobrepõem.

No exemplo, a condição “menor que dez” incluiria números negativos se viesse antes da revisão de negativos. A ordem proposta primeiro identifica ausência, depois negativos, zero e positivos menores que dez. Quantidades restantes entram na alternativa regular.

Teste o efeito de inverter duas condições e compare os registros afetados. Essa experiência ajuda a mostrar que ordem é parte da regra de negócio, não apenas uma preferência de organização visual.

5. Leia a expressão M correspondente

O exemplo abaixo é uma expressão didática para uma coluna personalizada equivalente à classificação proposta. Ele pressupõe Quantidade já numérica ou nula, sem erros pendentes de conversão. M é a linguagem usada na transformação do Power Query.

if [Quantidade] = null then "Sem quantidade"
else if [Quantidade] < 0 then "Revisar negativo"
else if [Quantidade] = 0 then "Sem movimento"
else if [Quantidade] < 10 then "Lote pequeno"
else "Lote regular"

A especificação de condicionais em M descreve a escolha entre expressões a partir do teste lógico. Ajuste nomes e saídas à sua base real. Não copie o limite dez para outra unidade ou processo sem aprová-lo: dez caixas e dez peças podem representar situações operacionais completamente diferentes.

6. Preserve ausência e erro como estados distintos

Um valor nulo pode significar quantidade não informada. Um erro pode indicar que um texto não foi convertido. Esses estados precisam de diagnóstico próprio; classificá-los ambos como “sem movimento” comunicaria uma informação que a fonte não confirmou.

Crie uma consulta de revisão com identificador, origem e motivo. Mantenha contagem de registros classificados e de registros que ainda não podem ser avaliados. Se a empresa decidir corrigir um erro na preparação, registre a regra e conserve o valor original para conferência.

Não use uma substituição global por zero apenas para fazer a condição executar sem falhas. Um resultado numérico pode continuar carregando uma decisão incorreta sobre ausência.

7. Defina explicitamente o tipo da nova coluna

A documentação da Microsoft informa que a coluna condicional nova não recebe um tipo definido automaticamente nesse fluxo. Acrescente uma etapa para definir o tipo adequado. Neste exemplo, ClasseQuantidade deve ser texto, enquanto Quantidade permanece numérica.

Confira se todas as saídas seguem essa intenção. Misturar número zero e rótulo “sem base” pode gerar uma coluna de uso confuso. Se precisar de código numérico de categoria, mantenha-o separado do rótulo e ligue ambos por uma definição estável. Isso permite organizar a ordem de exibição sem transformar a categoria em uma quantidade que alguém possa somar indevidamente no relatório.

8. Diferencie classificação na carga e decisão dinâmica

A coluna preparada representa a regra aplicada durante a atualização. Ela não deve ser apresentada como uma classificação recalculada segundo qualquer seleção feita pelo leitor na página. Um lote de oito unidades continuará com a classe definida na preparação, conforme os dados e critérios carregados.

Se a pergunta exige comparação com uma referência escolhida interativamente, projete esse cálculo no modelo com medidas apropriadas. Não tente resolver uma decisão variável multiplicando colunas condicionais fixas. Para faixas estáveis e numerosas, considere uma tabela de regras com vigência e responsável. O artigo de mesclagem sem duplicação complementa o vínculo com cadastros, desde que as correspondências sejam únicas e verificadas.

9. Teste fronteiras e mudanças de regra

Prepare entradas nula, negativa, zero, nove, dez e onze, além de um erro de conversão conhecido. Registre a saída esperada para cada caso antes de executar. Se houver casas decimais permitidas, inclua um valor entre nove e dez e confira a política.

Compare quantidades e linhas antes e depois: acrescentar uma classe não deveria criar ou eliminar movimentações. O guia de agrupamento no Power Query complementa a conferência de totais por categoria. Quando os limites mudarem, registre versão e vigência. Decida se o histórico será reclassificado ou se cada período preservará a regra então aplicada, deixando a escolha explícita.

10. Publique categorias que orientem uma ação

Mostre o significado da classificação e a quantidade em revisão. Use a categoria para localizar casos, sem apresentar o rótulo como diagnóstico definitivo. No exemplo, “revisar negativo” abre uma conferência do evento; não autoriza apagar o registro.

O modelo editável de Logística inclui volume e análises por produto. Ao adaptar a base, acrescente classificações somente quando critérios e unidades estiverem definidos. Comece com uma amostra rastreável, valide limites e confira uma nova atualização. A coluna está pronta quando cada saída pode ser explicada por uma entrada, uma condição e uma regra de negócio aprovada.