前回の続きで、パワークエリを使用して行だけでなく列についても、値の変更もあわせて変更箇所を特定できるようにしたいと思います

ポイント

２つの表を結合するのは前回と一緒です

今回はピボット解除を行い、複合キーを作ったうえで結合を行います

使うデータ

Before、Afterの２つの表を用意するのですが、キー（りんご、みかん・・）を行単位で作成し、列は月単位で作成します

最後は２つの表でどこが変わったかを明確にできるようにクエリを作成します

ピボット解除＆複合キー作成

BefoerとAfter、それぞれのクエリはピボット解除を行い、縦横並びを縦縦並びに変えます

その後、「列のマージ」を使用して、複合キーを作成します

この複合キーを使用して、BeforeとAfterの２つの表を結合（マージ）します

マージ処理

ポイントでも前述したように、２つの表を複合キーを使用してマージ処理します

マージ種類は通常でいけば、完全結合がよいです

「完全外部」の結合であればAfterの表にて追加・削除されたものが全て網羅できます

但し、こちらは用途にあわせて６つの結合種類を使いわければよいかと思います

各種調整

判定列の追加

マージ後は、条件列を使用して〇×を判定する列を追加することができます

複合キーの分解

マージ後は複合キーを分解して必要な情報だけ抜きだすこともできます

複合キーの分解は「抽出」の「区切り記号の後のテキスト」を使用し、複合キーから「月」を抜き出します

そうすると、BeforeとAfterの比較が行いやすくなります

＜まとめ＞

今回はマージを更に有効活用して、行だけでなく、変更があった列と値を特定できるようにしました

ポイントはピボット解除と複合キーの作成により、２つの表を比較しやすい形で結合することです

ぜひ有効活用してみてください

にほんブログ村

２つの表の間でどの行が追加されているのか？削除されているのか？を適時確認・集計できるととても便利です

受注のキャンセルデータの管理やミスの発見など、2つの表の適時確認・集計の活用の場はかなり広いです

Power Queryの結合（マージ）には6種類が用意されていますので、それぞれを使い分けるとかなりの集計上手になれます！

今回使用するデータ

今回は１から始まる連番で管理された２つの表を使用します

結合（マージ）

結合の種類は下の画像の赤色の箇所で選択・指定できます

左外部

左の表の全てと、右の表にて左の行と一致する行を結合します

右外部

右の表の全てと、左の表にて右の行と一致する行を結合します

完全外部

一致する一致しないに関わらず、２つの表に存在する行を網羅します

右の表で追加された行や削除された行が一目でわかるようになります

内部

２つの表の間で一致する行のみ結合します

左反

左の表から右の行と一致しないものを抽出します

右の表にて削除された行が一目でわかるようになります

右反

右の表から左の表の行と一致しないものを抽出します

右の表で追加された行が一目でわかります

＜まとめ＞

Power Queryの結合にて一つ問題になるのは、表現がわかりにくいことです

「最初の行」とは左にある表、「2番目の行」とは右にある表と置き換えればわかりやすいと思います

にほんブログ村

先日ある方から大量の商品データの中から、価格違いの設定が起こっているところを見つけたいという依頼がありました

またルールがあり、同じ素材/同グループであれば販売する色種類が違っていても同じ価格で設定しなければいけないということでした

もちろん、目でみて判断することもできますが、大量データがある場合にはとても困難です

こういった場合はPower Queryのグループ化機能で簡単に価格違いが起こっているグループを見つけることができます

今回は次のデータを使って解説を行いたいと思います

ある商品を価格設定するときに、地区内では同じ価格設定にしなければならないものとします

こちらのデータから価格違いが起こっている地区を見つけます

ポイント

Power Queryのグループ化機能では、グループ化の方法として「最小」「最大」がありますので、こちらを活用します

グループ化の適用

解説はPower Queryエディターからはじめさせて頂きます

ちなみに、上の画像では元のエクセルデータにフィルを適用していますので空欄が埋まっています

上記の画像の状態からまずグループ化をクリックします

デフォルトでは「基本」設定になっていますが、今回は「詳細設定」を指定します

こうすることで、「集計の追加」ボタンにより、グループ化の集計方法を「最小」に加えて「最大」も指定することができます

グループ化を実際に適用すると下の画像のような状態になります

グループ内にもし価格違いがあると、上の画像の黄色の箇所のように「最小:1400＜＞最大:1500」となります

条件列の作成

ここからは条件列を作成して、最小と最大が違うときは「X」そうでなければ「〇」という表示をする列を作成します

条件列は次のように設定します

価格違いがあるグループと明細リストの抽出

上の条件列を作成すると下の画像のような状態になっています

もちろん、「×」の箇所だけフィルターをすれば、グループ内で価格違いが起こっている箇所は分かります

ただ、下の画像のように店舗と価格もリストにしたいとします

目で元のデータをフィルターする方法もありますが、M関数を使い、自動的にフィルターする方法もあります

まずは下の画像の状態で、適用したステップを「myList」とするところから解説を始めたいと思います

後でこちらの「myList」を参照します

次に

関数マーク/fx*をクリックしたステップを追加した後に、元の「フィルした状態/下方向へコピー済みステップ」を参照します

＊参照ステップの記事を参照

これで、グループ化を行う前の状態に戻りました

ここから「地区」列がmyListに含まれるかどうかを判定する列を「カスタム列」作成画面で作成します

List.Contains関数を使うことで、地区の列の値が「myList」ステップの地区列に含まれるかどうかを判定できます

ここから「TRUE」のみをフィルターすればリストは完成です

＜まとめ＞

今回は、グループ化機能の最小と最大をうまく組み合わせて、グループ内の違う価格設定を発見する方法を紹介しました

ピボットテーブルでも同じことができます

ピボットテーブルの場合には分散や標準偏差を出す方法もあります

グループ内で価格にバラツキがある場合には、分散や標準偏差が０以外になります

にほんブログ村

【列方向ではフィルターは行えないと思っていませんか？実は3クリックをプラスすれば可能です】

Power Queryエディタ画面にて、空欄だけの列は処理したくない・と思ったことはありませんか？

実は「ヘッダーの上げ下げ」と「行列の入れ替え」を組み合わせれば可能です

上記のGIF画像では、空欄になっている「２」「４」の列をフィルターしています

ポイント

一番重要なのは2回にわたる「行列の入れ替え」です

行列を入れ替えれば、列方向のデータを行方向に変換できます

フィルター処理をした後は再度、行列を入れ替えます

処理の実際

行列を入れ替える前にまずは「ヘッダー行」を下げておきます

ヘッダー行を下げておくことで、見出しも2回にわたる行列入れ替え操作の対象となります

行列を入れ替えた後にフィルター処理により空欄行を除きます

フィルター処理をした後は、再度行列を入れ替えます

そのままだと、ヘッダーに本来配置されるべき列名が反映されていません

ですので、1行目をヘッダーに上げます

そうすれば完成です

＜まとめ＞

一見、列方向ではフィルター処理ができないように思えますが「行列入れ替え」処理を組み合わせれば実は簡単です

列フィルターが行えるだけで特殊なデータ整理が行えるようになります

今回紹介したのは空欄のフィルタでしたが、列名の置き換えなども一括で行えます

ぜひ実際に手を動かして試してみてください

最後に、ヘッダーの上げ下げを組み合わせることだけは忘れないようにしましょう！

にほんブログ村

Power BIやPower Pivotではタイムテーブルの活用が欠かせません。ただPower Queryでもタイムターブルの作成と活用を行うことができます。今回の記事ではPower Queryならではのタイムテーブルの活用方法を紹介します

タイムテーブルを活用することで、集計作業で必ず必要になる「前期比での対比」「四半期単位への変換」などを簡単に行えるようになります

ボタンのワンクリック、もしくはたった1行の簡単なコード入力だけで、連続した日付が網羅されたカレンダーテーブルを作成できるのは本当に便利です

Power Queryでも空のクエリから1行のコードを入力するだけで、全く同じようにカレンダーテーブルを作成できます

今回は作成したカレンダーテーブルを活用して、担当者のスケジュール表を作成してみましょう

ポイント

別テーブル作成

カレンダーテーブルを作成するのはもちろんですが、カレンダーテーブルとは別に担当者テーブルを作成してマージします

担当者テーブルを作成する時には、マージする際のキーにする列「１」を作成するのもポイントです

もちろんカレンダーテーブル側にも同じ内容のキー列を準備しておく必要があります

ピボット

カレンダーテーブルは当然、下の画像のように縦方向で作成されます

こちらはピボット処理により縦⇒横に方向を変えます

上の画像の各日付の列には空欄が入力されています

この点については詳細を後述します

カレンダーテーブルの作成

Power Queryのカレンダーテーブルは、空のクエリから波括弧:{}と複数のM関数を組み合わせて作成します

・波括弧：{}⇒..と組み合わせて連続データを作成

・#date関数⇒日付データを作成

・Number.From⇒数字データを作成

上記の３つを組み合わせてカレンダーリストを作成します

= {Number.From(#date(2022,4,1))..Number.From(#date(2022,4,30))}

リストを作成したらテーブルに変換します

更に日付形式に変換します

担当者クエリの作成

こちらはポイントで前述したように、キー列を設定したうえで作成します

担当者の人数が少なければ、Power Queryエディタ上からの入力も可能です

カレンダーテーブルのピボット処理

前述のカレンダーテーブルには、ピボット処理（縦⇒横）の前に２つの列を追加しておきます

キー列の追加

カスタム列・作成画面にて担当者クエリで作成したキー列と同じ内容の列を作成します

空欄列の追加

こちらの追加処理はとても重要な処理です

この空欄列は、連続日付データをピボット（縦⇒横）に並べ替えた際に表の中身となり、スケジュール表の入力欄になるものです

空欄の作成はキー列と同じくカスタム列・作成画面で行います

ピボット処理

ピボット処理は変換タブから行います

上記の「列のピボット」をクリックする前に、連続日付データがある列をカーソルで選択しておきます

「列のピボット」をクリックしたらダイアログボックスが表示されます

こちらで２つ指定します

・値列（表の中身）⇒空欄列

・詳細設定オプション⇒値の集計関数⇒集計しない

上記のピボット処理により、下の画像のような形になります

クエリのマージ

前述の２つのクエリをマージすると、担当者別スケジュール表が完成します

ただキーの列は削除しておきましょう

＜まとめ＞

今回はPower Queryならではのカレンダーテーブルの活用方法を解説しました

カレンダーテーブルは時系列のデータを集計する上でとても便利なものです

本来はPower Queryではカレンダーテーブルの機能はありませんが、M言語の簡単な仕組みを組み合わせれば簡単に作成することができます（{}、..、#date、Number.From）

今回紹介した活用方法は「担当者スケジュール表」でしたが、他にも活用方法があるはずです

ぜひ、自分なりの活用方法を開発してみてください！

にほんブログ村