カテゴリー別アーカイブ: コラム

Power Queryのステップ数を減らす3つの工夫

 Power Queryの便利な点の一つは、「適用したステップ欄」に操作履歴が自動記録される点です

 ただ、後々のクエリの操作性を考えると「ステップ数」は少ない方がいいですよね?

今回は「ステップ数」を減らす工夫を3つ紹介します!

「変更された型」のステップを減らす

 こちらは、過去の記事でも同じような事を書いていますので、ぜひそちらもご参照ください

 Power Queryでは列のデータ型とヘッダーの自動検出により、「ソース」ステップの次に、必ず「変更された型」のステップが追加されます

 後、途中でステップを追加した際、下のGIF画像のように自動的に「変更された型」が自動追加されることもあります

 一方で、変換タブにはきちんと下の画像のように「変更された型/列のデータ型とヘッダーの自動検出」のステップを追加する機能があります

ですので、変更された型ステップは「自動追加」する必要は必ずしもありません

 クエリを読み込む前、もしくは必要になった箇所に「手動追加」すれば変更された型ステップは減らすことができます

 変更された型ステップの自動追加を止める処理は、エディタ内の下の画像の箇所から行います

 ファイルタブ➡オプションと設定 とクリックすると「クエリのオプション」がクリックできるようになります

 クエリのオプションが開いたら、下の画像のように「型の検出」から3つの選択行えるようになっています

 一番下の「非構造化ソースの列の型とヘッダーを検出しない」にチェックを入れると「変更された型」ステップの自動追加は行われないようになります

同じ処理をまとめて行う

仮に、下の画像のようなデータがあったとします

このデータ内で次のように4つの処理を行ったとします

①フィルター:部門の列で「東京」のみを選択

②列の名前変更:部門➡東京

③フィルター:受注金額の列で「150万以上」のみを選択

④列の名前変更:受注金額➡150万以上

すると、次の画像のように4つのステップが①~④の処理に応じて追加されます

4つのステップが追加された結果、エディタ内は次の画像のようになっています

では、前述の①~④の処理の順番を次のように変えてみます

1.フィルター:①と③

2.列の名前の変更:②と④

すると、ステップは4つでなく2つとなります

 このように、同じ種類の処理をまとめて行えば、ステップ数は減らすことができます

列名の変更

 エディタ内で処理を行った際に、自動的に名前が変更、もしくは追加されている時があります

 上のGIF画像では、列の分割処理を行った際に「部門.1」と「部門.2」という名前が自動的についています

この場合、数式バー内では新たに追加された「列名」は赤字になっています

 では、この追加された「部門.1」「部門.2」の列名を下の画像のようにそれぞれ「」「」に変更してみます

 すると、下の画像のように「名前が変更された列」が適用したステップ欄に追加されています

 このステップについては、数式バーで直接、前述赤字 部分を変更することで減らすことができます

 数式バーで名前を直接・変更すれば、下の画像のように「位置によって分割された列」のステップの後のステップは消えています

<まとめ>

今回は、ステップを減らす為の工夫を3つ解説しました

 特に、最初に紹介した「変更された型」のステップを減らすについては、すぐに削減効果が出ると思います

 後に紹介した2つの削減工夫については、「効率的なクエリ作成」を意識していけば、自ずと「ステップ数の削減」につながるものです

今回の記事を機に、「効率的なクエリ作成」をぜひ意識してみてください

長文に最後までお付き合い頂き誠にありがとうございました

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エディタからデータ入力してクエリ作成

 Power Queryというと、エクセルシート上に入力してあるデータをPower Queryエディタ(以降、エディタ)に読込んで使用するイメージが強いと思います

実は、エディタ上でデータ入力を行うこともできます

今回は、短い内容ですが「直接入力」する方法と「修正方法」を紹介します

データの直接入力

データを直接入力する作業は、ホームタブの次の画像の画面から行います

上の画像の「データの入力」をクリックすると次の画面が開きます

 通常のエクセルシートと違うのは、見出しの入力とデータの入力が明確に区別されているところです  

*下の画像の商品コードが見出し、下の10001がデータ

上の画像の右側にある「*マーク」をクリックすると新規に列が挿入されます

行の挿入についても同様です

 もし、行列のどちらかを削除したい場合には、該当する行列の上で右クリックすると次の画像が出て削除が行えます

入力が完了して、入力画面下のOKボタンを押せば、クエリが新たに作成されます

作成されたクエリは、通常のクエリと同じ様にエディタ画面左に表示されます

直接入力したデータの修正

 入力したデータを修正する際には、適用したステップの欄の「ソース」の右横にあるマークをクリックします

すると、下の画像のようにデータ修正画面が表示されます

<まとめ>

 今回は、エディタ画面から直接データ入力を行ってクエリを作成する方法を解説しました

使う機会は少ないとは思いますが、マージ用クエリとして新規に作成する場合で、データ入力量が少ない場合には有効なクエリ作成方法だと思います

ですので、覚えておいて損はないかと思います!

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【豆知識】どこの行が変わったかを調べる方法

大量のデータを扱っていると、2つの表を比べて「一体、どこの行が変わったのか?」を調べる時がたまにありますよね?

1万行を超すデータだと、関数を使ってもとても面倒な作業です

実はPower Queryの「クエリのマージ」において、結合種類を「完全結合(両方の行すべて)」に指定した上で、「条件列」を組み合わせると、簡単にできます

使用データと行いたいこと

下の図のように、「元データ」と「修正後」の2つの表があったとします

元データと修正後の間で「金額」が変わった行を「OK」「×」で判定して、新たな列に出力します

この「金額」が変わったという判定に当たっては、「ID」「客先」の組み合わせも考慮します

ですので、判定すべき個所は次の画像のようになります

今回のポイント

通常、クエリのマージを行った場合、結合の種類は次の画像の方法を使用するのが一般的だと思います

この場合は、2つのクエリの結合関係は次の画像のようになります

ところが、マージ方法を「完全外部」とすると次の画像のようになります

このマージ方法の場合、「片方の円しか無いものはどう出力されるか?」が今回の大きなポイントです!

では、それぞれの表からクエリ名が「元データ」「修正後」という2つのクエリが作成してあることを前提として、本格的な解説を始めます

2つのクエリのマージ

今回、2つのクエリをマージする際に気を付けることは、次の画像(列名の右横に番号が採番されていることに注目)のように照合列を複数指定することです

でないと、行の列の中で「客先」が変わっていても「判定」されません

照合列を複数指定する時は、Ctrlキーを押しながら選択を行ってください

条件列の追加

前述のクエリのマージを、展開する際には2つのクエリの違いが分かるように「元の列名のプレフィックス」にチェックを入れておきます

そして、マージしたクエリを展開すると次の画像のようになります

ちょっと上の画像だと見づらいので、1つのクエリの列だけ表示したのが次の画像です

「元データ」のクエリにしかない行は、プレフィックスが「修正後」の列では全て「null/空欄」となります

逆に「修正後」のクエリにしかない行は、プレフィックスが無い列が「null」になります

今回のポイントでも前述しましたが、金額が変わった行とは「金額自体」が変わった行と、「ID」や「客先」などの「行の情報」が変わった行の2つのケースがあります

「金額の列」はプレフィックスが「無し」と「有り」の2つがありますが、「行の情報」が変わった場合はどちらかが「null」になります

つまり、条件列を挿入して「金額」を比べれば、金額変更の2のケースが網羅できます

ですので、次のように条件列を指定します

まず条件設定です

上の条件が満たされた場合は「OK」を出力します

条件が満たされない場合には「×」を出力します

条件列を指定してエクセルシートに出力すると、次の画像のようになります

IDに注目して、「×」を見ていくと変わった行が一目瞭然です

<まとめ>

 今回は、マージの結合にて「完全結合」の仕組みを活用して2つの表から「変化した行」を判定する方法を解説しました

 Power Queryでは「元の列名のプレフィックス」を指定すれば、マージしたク エリを展開した際に「どのクエリ」の分なのかが列名で分かるのも便利です

 今回はクイズやパズルのような内容でしたが、Power Queryの便利さに触れるにはとても良い内容だったと思います

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【豆知識】ピボット/縦縦並び➡縦横に並び替え集計

 これまで何度か縦横並びを縦縦並びに変える「ピボット解除」については解説を行ってきました

 今回は、逆に縦縦並びのデータを「縦横」並びに変える「列のピボット」について解説します

 今回解説する「列のピボット」は、「集計」というステップも必要な場合には、相当便利な処理になります!

解説に使用する「元データ」は次の画像のデータです

こちらのデータを「地域」を軸にして、横展開します

実は、元データには「重複」データが含まれていますので、横展開する際には「合計」処理も必要になります

1.Power Queryエディタを開く

元データの上で右クリックし、Power Queryエディタ(以降、エディタ)を開きます

2.ピボットする列を選択

今回は、記事の冒頭で紹介したように「地域」を横展開します

3.「列のピボット」を実行

「列のピボット」はピボット解除のように右クリックではなく、「変換タブ」の「列のピボット」から指定します

上の画像の「列のピボット」をクリックすると次の画像が開きます

要は表の中味となるものを指定するわけですが、こちらは「売上金額」になります

値を指定して「OKボタン」を押すと次の画像のように、記事の冒頭で紹介した重複データも「合計」され、「列のピボット」が完成しています

4.合計以外の計算

前述の3.では「合計」処理を行いましたが、「平均」や「カウント」も計算できます

「列のピボット」ダイアログで「詳細設定オプション」の左横にある▼マークをクリックすると「合計」以外の方法も指定できます

平均を選択すると次の画像のように表示されます

もし、エクセルシートに読込んだ際に、エラーが発生した場合には、自動追加された「変更された型」ステップが不適切に行われている可能性があります

その場合には、上の画像の「変更された型」を削除するか、データ形式を変更するなどの処理が必要になります

今回の解説は以上です

最後まで記事を読んで下さり、誠にありがとうございました

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【豆知識】ピポット解除時の空欄の扱い

 パワークエリのピボット解除は便利ですよね。一括で縦横並びを縦縦並びに変えられます。ところが、元データに空欄が混じると2つ問題が出てきます。1つ目は空欄を含むデータが非表示になることです。

 こちらは「値置換」で対応できます。ところが元データに列を追加した時、追加した「値置換」が追加列に対して行われなくなります。これが2つ目の問題です。

 原因は値置換を行う時に、対象列名が記録されてしまっていて、追加列に対しては「値置換」が行われないのです。こちらはコードを直接置き換えることで対応できます。

今回の課題は、実際の業務ではあまり遭遇する機会が少ないかもしれませんが、Power Queryの「ハードコード」という特性を掴むにはとてもいい課題です

ぜひ、手を動かしてPower Queryの特性を掴んでみてください!

では、上記の①/1つ目の問題から②/2つ目の問題の順番で解説を行って行きます!

①空欄の置換

下の図は、上の表がピボット解除前の元データです

下の表は、元のデータをピボット解除したデータです

ピボット解除時は元データに空欄が含まれていると、空欄のデータは出力されません

例えば、図の下の表では「かつ丼の2020/01/02」の空欄データは抜けてしまっています

空欄データを「0」で表示したい時には、値置換で対応します

ピボット解除を行うクエリをPower Queryエディタ(以降、エディタ)で開くと、上の画像の図のように空欄は「null」で表示されます

こちらの「null」を「0」で置き換えます

置換処理を行う前は、Ctrl+Aで全データを選択しておいてください

値置換を行えば、下の画像のように空欄が0で表示されます

②コード変更

①で置換を行いましたが、次の画像のように元データに列を追加すると置換に関する問題が発生します

下の画像のように、追加された2020/01/08のかつ丼の空欄が0で反映されません

この理由は、Power Queryの特性であるハードコードにあります

ハードコードとは、エディタ内のステップに処理の内容がとともに記録されることです

では、0への置換を行ったクエリの中味をエディタで見てみます

上の画像は、空欄から0への置換を行ったコードです

このコードを見ると、0への置換処理は「2020/01/07」までの列に対して行うことが記録されています

 ですので、ハードコードされていない列、上記のコードに記載されていない列が追加されると「置換」は行われません

この状況をどのように改善するかというと、コード自体の置換を行います

まずは、列名が記載されたコードは削除します

その後削除したコードを、下の図のようにテーブル内の全ての「列名」を表示するTable.ColumnNamesで置き換えます

そうすれば、いくら列を追加しても置換が行われるようになります

今回の解説は以上になります

②のコード変更については、概要だけを解説しました

Power Queryの言語である「M言語」については、別途、シリーズで記事を書きますので、そちらでは詳細な解説を行いたいと思います

記事を最後まで読んで下さり、誠にありがとうございました

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【分析作業用】大量データを1目で把握する

 Power Queryには旧エクセルの「104万行」の壁がありません。ですから大量のデータも手軽に扱えるのが魅力です。ところが、Power Queryエディタ(以降、エディタ)では、旧エクセルのように、ショートカットキーを活用してデータ内を端から端まで散策するようなことができません。ですので、エディタ内ではデータ全体を把握しずらいのです。

しかも行数が1000行以上だと全ての行は表示されないようになっています

これは大量のデータがあっても、素早く動くようにするための工夫ですが、ユーザーにとっては不便です。

 但し「散策」できない点を補完する機能がエディタ内の「表示タブ」にあります。今回は「表示タブ」での「補完機能」について解説します

今回解説する補完機能の内容は次の3つになります

1.データの列数を1目で把握する

2.データの行数を1目で把握する

3.エラーの発生数を1目で把握する

 上の3つは、どれも「表示」タブ内の簡単な操作で把握できる内容になっています

では、今回解説する内容について紹介したところで、詳細な解説をはじめます

1.列数を把握する

「一体、このデータはどこまで右に続くのか?」

列数があまりに多いと、最終列を探す旅にでかけなくてはなりません

前述の表示タブでは、少なくとも「列数」はすぐに把握できます

表示タブの左下に列数が表示されています

こちは、行数についても「1,000行以下」であれば表示されています

2.データの行数を1目で把握する

Power Queryのエディタ内では、1000行以上は表示されないように工夫されています

ですから、フィルタで1000行以上を見ようとしても上の画像のように「値が上限の1000個に到達しました」と表示されます

以降は有料ページ/課金サービスへ

【分析作業用】グループ毎の平均と個の平均の差を自動集計する方法

 Power Queryでは過去の記事で紹介したように、簡単にグループ化して数字を集計することができます。但し、グループ化した際には、元データの1部の列は非表示になります。

 実は、グループ化には「すべての行」というオプションがあり、こちらのオプションを選択すると「グループ化した数字」と「グループ化していない数字」を並列表示できます

 今回は更に、並列に表示した数字間で差(「グループ毎の平均」-「個の平均」)を集計します

この差とはつまり数字のバラツキです

バラツキを自動抽出することで、数字の分析に役立てるようにします

では今回、解説に使用する元データとアウトプットする内容について解説します

次の画像の画像は今回使用するデータです

こちらのデータからクエリを作成し、エクセルシートに次のように出力します

①グループ平均

グループ化により、部門ごとの平均給料を集計します

②すべての行

①の部門ごとの数字と並行して、元のデータ(個)を表示します

③差

②の個の数字から①のグループ平均の数字の差を集計します

 

上記の①~③で今回のアウトプットの内容について解説しました

では、①~③の順に詳細な解説を行っていきます

①グループ平均

こちらは過去の記事で既に解説した内容になります

①では部門毎に、給料の平均額を計算します

つまり、グループ化する項目は「部門」、集計する項目は「給料」になります

上の画像のように、元のデータをテーブル化して、Power Querエディタ(以降、エディタ)を開いた後、ホームタブから「グループ化」をクリックします

「グループ化」をクリックした後に、上の画像の画面が開きますので、こちらで4つの項目を指定します

・グループ化する項目➡部門

・新しい列名➡給料・部門平均

・操作➡平均

・列(集計する列)⇒給料

上記の4つの項目を指定して、OKボタンを押すと次の画像の画面のようにグループ毎の平均値が集計されます

②すべての行

①で行ったステップに修正を加えて、元のデータの個々の数字を表示します

まずは、①で行ったステップの右横のマークをクリックします

上のGIF画像内で開いた「グループ化」画面で再度、グループ化条件を設定します

まずは、下の画像の画面上の「詳細設定」を指定します

上の画像のように「詳細設定」を指定すると、下の画像の下にある黄色の箇所のように「集計の追加」を行えるようになります

こちらの「集計の追加」をクリックすると新しい列名が指定できるようになります

次に、追加された新しい列の「操作」にて、下の画像のように「すべての行」を指定します

ちなみに、下の図の右にある、本来は集計する列を指定する箇所は「ブランク」のままでいいです

では、新しい列名を上の画像のように指定したところで、OKボタンをクリックします

すると、上のGIF画像のように新たな列が追加されます

次に、上の画像の右上にある「黄色の箇所」のマークをクリックします

すると、上の画像の画面が開きますので、こちらで黄色の箇所を設定します

・氏名➡チェック

・給料➡チェック

・元の列名をプレフィックスとして使用します➡チェックを外す

上の3つを指定したら、画面右下のOKボタンをクリックします

すると、上のグループGIF画像のように「氏名」と「給料」の列が右横に展開します

これで、①で「グループ化した項目」と「個々の元データ」が並列で表示されるようになりました

③差

上の②で 、①で「グループ化した項目」と「個々の元データ」が並列で表示されるようになりましたので、互いの差を計算します

計算式は下のようになります

ⅰ)個々の元データ <マイナス> ⅱ)グループ化した項目

実は上の式がとても重要です

差の計算は下の画像の画面で行うのですが、計算対象となる列指定の順番が重要です

計算式の左からⅰ)⇒ⅱ)の順番で列を指定します

列の指定はCtrlキーで行います

仮に、ⅱ)からⅰ)の順番で列指定をすると「ⅱ)⁻ⅰ)」の計算式で差が計算されます

が集計できたところで、エクセルシートに読込むのですが、その前に2つ処理を行います

まず、2つの列の「列名」を下の図のように修正します

次に、グループの平均を集計した列の数字を丸めておきます

では、2つの処理を行ったので、エクセルシートに次の画面から「読込先」を指定して読み込み処理を行います

次のGIF画像が実際に「読込処理」を行った時の画像です

<まとめ>

 今回は、過去に解説したグループ化を更に踏み込んで、個々の元データも並列で表示する方法を解説しました

 個々の元データを表示するには、グループ化を設定する画面で「すべての行」を指定します

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-261.png

 更に、個々の元データを表示した後は、グループの平均と個々の元データの差を自動集計しました

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: Difference.gif

個々の平均との差分を集計するだけでも、数字全体の特徴は掴みやすくなります

 仮に、Power Queryを使用しないで集計しようとすれば、ピボットテーブルやエクセル関数を組み合わせて処理を行わねばなりません

 このブログでは今後、Power Queryを分析作業に直接役に立つような手法も発信していきますので、よろしくお願いします!

長文を最後まで読んでくださり、誠にありがとうございました

参考までに今回使用したデータを添付します

アイコン

差の集計 23.13 KB 15 downloads

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クエリの複製、参照、そしてコピーとの違い~

 クエリを右クリックしたときに出てくる「複製」と「参照」そして「コピー」、この3つは何が違うのか?と不思議に思ったことはありませんか?

 このブログでは、中級編/クエリのマージの解説の中で「参照」の方は登場しました

では、複製はどのような時に使用するのでしょうか?

そしてコピーは?

上の3つはどちらもある種「既存クエリ」のコピーです

但し、この3つには明確な違いがあります

 この3つの違いをきちんと理解しておくと「既存クエリ」の活用の仕方がかなり効率的になります!

 この「複製」と「参照」の違いを理解し易くするため、次の画像のデータから「元クエリ」*という名前のクエリを事前に作成します

 *コピーは別のクエリで解説します

元データ

 「元クエリ」はPower Queryエディタ(以降エディタ)にて、次の画像のように「トラック」でフィルターをかけています

元クエリ

ですから、適用したステップは次の画像のように3つになります

適用したステップ

ではこの「元クエリ」を元にして「複製」と「参照」の違いを解説します

コピーについては、前述のように別のクエリで解説します

複製

では「元クエリ」の上で右クリックして「複製」を行います

元クエリ

開いたエディタで「適用したステップ」を確認します

適用したステップ

適用したステップは3つあり、「元クエリ」と変わりません

 ですので、上の画像の最後のステップを修正して、フィルターを「トラック」から「軽自動車」に変えることもできます

行のフィルター

元のクエリを一部変えるだけで活用したい場合には「複製」するのが便利です

参照

では今度は、参照を行います

元クエリ

開いたエディタの適用したステップを確認します

適用したステップ

上の画像のように適用したステップには最初のステップだけです

つまり、データソースとして参照元の最終ステップを参照しています

上の図は参照したクエリですが、既に「トラック」でフィルターされています

後、数式バーにははっきり参照元が「元クエリ」となっています

既存のクエリをそのまま活用していきたい場合には「参照」が便利です

コピー

最後にコピーについて解説します

コピーについては、違うクエリで解説します

 上の画像の「売上集計」クエリは、「商品台帳クエリ」「売上台帳クエリ」などのクエリと依存関係(他のクエリをマージ)になっています

 他のクエリと依存関係になっているクエリをコピーして貼り付けると、依存関係にあるクエリも下の図のように一緒にコピーされます

依存関係にあるクエリがなければ、前述の複製と機能は同じです

<まとめ>

今回は、「複製」と「参照」そして「コピー」の違いについて解説しました

両方ともクエリをある種「コピー」するという点では一緒です

違うのはコピーされるステップです

複製 最後のステップまでコピー

参照 ⇒参照元の最終ステップをデータソースとして参照 

コピー⇒依存関係(マージされている)にあるクエリがあれば、そちらもコピー

 この3つの違いを意識しながら、既存クエリを活用する目的にあわせてうまく使い分けしましょう!

今回は以上です!

最後までこの記事をお読み下さり、誠にありがとうございました!

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Power Queryって何?~エディタ上でのショートカットキー

 

 通常、エクセルファイルを使用する時にはショートカットキーを使用して操作の高速化を図ります。実は、Power QueryにもPower Queryエディタ独自のショートカットキーがあります。ショートカットキーを有効活用して、Power Queryでの操作を効率化していきましょう!

ところで、

 エディタを開いていると、他のエクセルファイルが開けないのが不便だと感じたことはないでしょうか?

今回はエディタを開きながら、並行して他のファイルを開くショートカットキーも解説します

エディタと並行して他ファイルを開く

こちらは、2つ方法があります

1つ目は、スタートボタンをクリックするところから始める方法です

2つ目は、ショートカットキー:Windowsキー+Rで始める方法です

まずはエディタを開いたまま、画面左下のWindowsのマーク(スタートボタン)をクリックする方法から解説を始めます

①スタートボタンをクリック

②Altキーを押したままエクセルマークをクリック

③新たに開いたダイアログで「はい」を選択

④新たに開くファイルを指定する

では、 2つ目のショートカットキー:Windowsキー+Rで始める方法を解説します

① ショートカットキー:Windowsキー+R

「ファイル名を指定して実行」ダイアログを開く

②「excel /x」を入力

下の画像のように、「excel /x」を入力します

「excel」と「 /x」の間には、必ず半角の空欄を入力してください!

列とクエリ名の変更

こちらは、シンプルに名称の上で「F2」キーを押します

上のGIF画像はクエリ名の変更でしが、列の名前変更も同様です

列の選択

こちらは、「Ctrl+スペース」で選択できます

複数列の選択

こちらはかなり重要ですので、必ず押さえておきましょう

連続する列を選択

Shiftキーを押しながら、複数列を選択

連続しない列を選択

こちらは、Ctrlキーを押しながら選択します

メニューを使用

ショートカットキーではありませんが、あまりに列が多い時には次のメニューが役に立ちます

こちらのメニューでは「列の選択」と「列に移動」の2つが選べます

列の選択では、「チェックを入れていない列」を一括で削除します

(維持という表示がありますが、維持しない列は削除されます)

列の移動では、選択した列に移動することができます

今回の解説は以上です

ぜひ、ショートカットキーを有効活用して、業務効率を上げていきましょう!

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Power Queryって何??~時刻を曜日と日付に変換

 今回は、関数を使用せずにyyyy/mm/dd hh:mm形式の時刻データから「日付」と「曜日」データを作成する方法を紹介します

日付と曜日データは更に、両者を組み合わせて新たな列を作成します

 今回紹介する方法は、直感的なクリック操作のみで終了しますのでとても簡単です!

 解説は、次の画像のデータをPower Queryエディタ(以降、エディタ)に読込んだところからはじめます!

1.日付データの追加

勤務開始時刻列を選択した後に「列の追加」タブで「日」をクリックします

そうすると、次の画像のように「日」の列が新たにできます

ちなみに「日付のみ」をクリックすると、yyyy/mm/dd形式になります

2.曜日データの追加

まずは勤務開始時刻列を選択します

①と同じ画面ですが、今度は「日」より下の「曜日名」をクリックします

すると次の画像のように「曜日」が新しい列に出力されます

3.日付と曜日の組み合わせ

こちらは1.と2.の列を組み合わせる「列のマージ」処理を行います

こちらのメニューも「列の追加」タブにあります

「列のマージ」をクリックすると次の画像の画面が開きます

こちらの画面で3つ指定します

・区切り記号➡カスタム記号

・カスタム記号➡「 日 /」(2段目の欄です)

・新しい列名➡日付/曜日

3つ指定したら右下のOKボタンを押します

<まとめ>

今回は時刻データから日付データと曜日データを作成する方法を解説しました

本来は関数が必要な処理をクリック操作でできるので、とても便利です

 後、「列のマージ」もデータ整理(データクリーニング)に使えますのでこちらもぜひ活用してください

今回は以上です

最後までこの記事をお読みくださいありがとうございました

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