Comment corriger l'erreur DataFormat: nous n'avons pas pu convertir en nombre

À cet égard, lisez l'article pour résoudre le problème « DataFormat ». Impossible de convertir au format numérique. Travailler dans Power Query dans Excel ou Power BI devrait faciliter l'analyse et la création de rapports sur les données. Cependant, de nombreux utilisateurs sont confrontés aux problèmes de conversion des types de données, en particulier lorsque les formats ne sont pas cohérents.

Des problèmes d'interprétation des données par Power Query en raison de délimiteurs incompatibles, de formats de données différents ou de paramètres régionaux incorrects entraîneront le message d'erreur de conversion suivant:

Format des données. Nous n'avons pas pu convertir au format numérique. [Détails de l'erreur] :

Cet article vous expliquera les racines du problème et les remèdes efficaces pour ce type d’erreurs.

Formater correctement les donnéesLa conversion en nombre a échoué

DataFormat.La correction des erreurs nécessite Voici quelques-unes des rares techniques que nous avons essayées lors du traitement de données dans Power Query, Excel ou Power BI, mais que nous n'avons pas pu convertir en nombres:

Supprimer le «Type de changement» renseigné automatiquement

Supprimer les valeurs non numériques

Nettoyez et standardisez vos données avant de changer de type.

Définir manuellement les paramètres régionaux et les délimiteurs

Séparer correctement les milliers et les décimales

Entrons dans les détails à ce sujet.

1. Supprimez l'étape «Modifier le type» qui se produit par défaut

Après l'importation des données, Power Query ajoute souvent une étape «Modifier le type» pour essayer d'appliquer par programmation les types de données de colonne en fonction des 1000 premières lignes. Cela peut parfois être problématique si vos données contiennent des types qui entrent en conflit les uns avec les autres, par exemple, des valeurs de texte et d'entier dans une colonne. «Impossible de convertir en nombre».

Pour ce faire, dans l'onglet Données d'Excel, cliquez sur le bouton Obtenir les données. Dans Power BI, cliquer sur Transformer les données permet d'accéder à l'option Lancer l'éditeur Power Query.

Le volet Étapes appliquées, dans l'éditeur Power Query, se trouve sur le côté droit de la fenêtre. Si l'étape «Type modifié» est déjà présente, Power Query a déjà attribué automatiquement des types de données pour vous. Pour supprimer une étape, cliquez sur le X qui apparaît à côté. Power Query arrêtera également automatiquement d'essayer de convertir les types de données.

Après avoir supprimé l'étape «Type modifié», vérifiez que le type de données approprié a été attribué à chaque colonne.

2. Supprimez les valeurs non numériques

This may happen when text and numeric values are in the same column, such as "ABC 123," because Power Query would try to make all of those into a number. Here is a couple of things you can try to rectify this:

Change the data type for the column to 'Text', use Replace Values to correct the faulty value, and then revert back to 'Decimal Number'.

You can also achieve this using the Split Column feature based on the delimiter. Then, change the data type of one column to 'Text' and the other one to 'Number'.

You may clear entries that include invalid or non-numeric values before you can change the data type for that column to Number.

Once you filter out entries that are not numbers, you can safely change the data type for the original column to Number.

3. Clean and standardize data before type conversion.

Sometimes, when you copy data from the internet, Power Query is confused when it tries to convert or combine columns because there are non-breaking spaces, or symbols like '&' or ',' in the data.

To remove these, once the Transform menu is clicked, either the CLEAN or TRIM function can be selected. One removes extra spaces in the text, leaving only one space between words; the other removes all non-printable characters. This latter one is particularly useful when cleaning data brought into Power BI from elsewhere since it identifies hidden characters which might not be otherwise discovered.

Reset the data type of the column once these functions are applied.

4. Delimiters and locale can be set manually.

If regional settings exist in your data, it's very important to ensure that the correct delimiter is used along with the correct locale in Power Query. Suppose you work with European data where the comma is the decimal separator. You would have to change Power Query to the source locale manually at File>Options>Query Options>Regional Settings.

If it is a single column, you will be able to change the data type correctly using the appropriate regional settings by navigating to Change Type Using Locale.

When you import CSV files, you also have to manually change the delimiters to comma or semicolon depending on whether your data uses them.

5. correct separators for decimals and thousands

Finally, use the Replace Values to replace the faulty separator if the Power Query is not converting the numbers because the decimal points and thousand separators are mismatched. In this case, for European data, replace '.' with '.' to convert it to what is expected.

Indeed, knowing some of these most frequent roots of the "DataFormat.Error" will enable you to debug and solve this problem fast and easily in your applications.