カテゴリー別アーカイブ: コラム

Power Queryならではのカレンダーテーブル活用~経過営業日の算出

【M言語独自のリスト作成を通じて、経過営業日を自由自在に算出する】

エクセルのワークシートには経過営業日を計算してくれる便利な関数があります。Power Queryではその手の関数はないですが、独自のカレンダーテーブル活用により自由自在に計算方法をカスタマイズできます

上の画像のような連続した値を作成する方法は過去の記事でも紹介しています

今回の記事ではこういったPower Query・M言語独自のテクニックが詰まった内容になっています

ポイント

今回のポイントは関数などで一律に計算するのではなく、日付を並べたうえで計算を行います

上の画像のように該当する日付を並べて、曜日に変換し「0,1」を並べます

そして、最後に「0,1」の列を合計します

この合計が経過営業日です

ですので、後から条件式の追加などが容易です

上の画像では祝日が考慮されていませんが、祝日の考慮はもちろん、その他の条件の考慮も容易に行えます

カレンダーテーブルの作成

カレンダーテーブルの作成はリスト作成⇒テーブルに変換の流れで作成します

「..」を使用すると連続した値のリストが作成できます

この仕組みを利用して、他クエリからまずは連続した日付のリストを作成します

他のクエリとは下の画像のような2つの日付を記したクエリになります

期間_単数

こちらのクエリの各列の1行目を参照して、空のクエリでリストを作成します

*{0}で1行目を参照します

ここではNumber.From関数で一旦数値に変換しています

= {Number.From(期間単数[期間A]{0})..Number.From(期間単数[期間B]{0})}

連続した数値を作成した後は、テーブルに変換します

後は日付形式に変換を行います

曜日への変換

曜日への変換は「Date.DayOfWeekName関数」を使用します

曜日だけではなく、祝日も考慮が必要です

祝日については別途テーブルを作成しておく必要があります

こちらは作成した空のクエリのマージします

そして、曜日との集約を「条件列」で行います

これで「0,.1」を並べる列を作成する準備ができました

0,1列の作成及び合計

0,1を並べる列はカスタム列作成画面でif関数を使用して作成します

これで0,1が並ぶ列/Digitを作成することができました

尚、上記の式ですと「起算日の曜日」が休日でない場合には自動的に計算に含まれています

それでは本題に戻りますが、最後にこちらのDigit列を対象にして、変換タブから合計処理を行います

これで経過営業日を算出できました

ちなみに祝日クエリをマージした時に、日付の並びが変わってしまいますので、並び替えを行っておくと計算過程が分かりやすいです

計算方法の調整

起算日には曜日・祝日に関わらず計算に入れる(0を立てる)、もしくは計算に入れないなどの調整にはインデックス列を使用します

上記の画像のように、起算日の行になるのは「インデックス列」の1になります

ですので、if式をインデックスが1の時には値が0(もしくは1)になるように修正します

逆に計算の終点の日を曜日・祝日に関わらずに計算に入れる場合にはLis.Max関数を使用します

複数行計算する場合

複数行にて計算する場合には、カスタム関数を使用します

前述のクエリの詳細エディタを開き、コードに記号を埋め込んで関数化します

={Number.From(myDate[起算日A]{0})..Number.From(myDate[起算日B]{0})}

⇒{Number.From(A)..Number.From(B)},

上の画像のAとBの記号が、下の画像の各列と対応します

そして、記号を埋め込んで完了ボタンを押すと、関数は完成です

こちらの関数を複数行あるクエリで呼び出します

この際、前述の記号に各該当列を割り当てます

これで、各行に関数が割り当てられます

後は関数で作成した列を展開して終了です

<まとめ>

今回は経過営業日をPower Query独自のカレンダーテーブルにより算出する方法を解説しました

もしかしたら、上記の内容で「この画像の起算日の計算式は?」という内容もあるかもしれませんが、ご容赦頂ければと思います

今回の方法ですと、ワークシート関数で一律に計算するより、分かりやすく、カスタマイズしやすいです

ぜひ、手を動かしながら試してみて頂きたいと存じます!

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【パワークエリ・チャレンジ】グループ別の小計と合計を表示する

通常は一律で処理するPower Queryですが、M関数を使えば小計と合計を列に追加・挿入することができます】

M関数をうまく活用することで、通常では考えられないような表を作成することができます

今回は上のGIF画像の左の表から、グループ別の小計と全体の合計を自動的に挿入します

上記の内容ではM関数を使用しますが、その前に大事なのはレコードやテーブルとは何か?どのように作成できるか?ということです

まずは、空のクエリからレコードとテーブルを作成してみます

レコードとテーブルの作成

レコード

レコードは角括弧:[]を使用することで空のクエリから作成することができます

テーブル

こちらはM関数:#tableを使用します

関数内では波括弧:{}を組み合わせて、列名と行の値を指定します

行の値は2重の波括弧:{{}}で指定する点にご注目ください

グループ別の小計の挿入

まずは、小計を行う単位:部門でグループ化を行います

操作は「すべての行」を指定します

すると数式バーの中身は次のようになっています

= Table.Group(ソース, {“部門”}, {{“ALL”, each _, type table [部門=text, 商品=text, 金額=number]}})

こちらの数式バーを修正する形で小計を追加します

まず,type tableから]の部分は列の形式を指定しているだけなので、今回は消去しておきます

消去すると次の形となります

= Table.Group(ソース, {“部門”}, {{“ALL”, each _}})

上記の数式の中で「each _」は各テーブルの中身・各行を借り受けしています

こちらに各小計を追加します

小計はテーブルを追加する形で行います

追加なので&からはじめます

= Table.Group(ソース, {“部門”}, {{“ALL”, each _ & }})

&に続くのは、前述のM関数#tableになります

= Table.Group(ソース, {“部門”}, {{“ALL”, each _ & #table(Table.ColumnNames(_),}})

今回は列名を指定するのに波括弧:{}を使用ぜず、Table.ColumnNames関数を使用します

Table.ColumnNames関数を使用することで、列名のリスト:{“部門”,”商品”,”金額”}を代用して指定します

次にテーブルの行の値①②③を指定し、#table関数の右括弧)を付け加えます

= Table.Group(ソース, {“部門”}, {{“ALL”, each _ & #table(Table.ColumnNames(_),{{①[部門]{0}&”小計”,②””,③List.Sum([金額])}})}})

①は部門列に対応します

{0}と指定することで、各テーブルの部門列の1行目を指定しつつ、”小計”を組み合わせることで「部門名+小計」の文字列を追加します

②は空欄を指定します

③は各テーブルの金額列の小計を指定します

ちなみに上記の数式の右から2番目の)が#table関数の)です

これで小計が追加できました

後は展開処理を行い、ステップ名を「mySubTotal」とします

合計の挿入

まず、ステップを追加します

次に追加したステップの数式にてレコードを追加します

尚、追加したレコードは後で呼び出して本来のテーブルの最後に追加します

レコードは前述のような形で次のように指定します

ステップ名はmyTotalとしておきます

ここからステップを再び追加します

次に最終処理として数式にTable.InsertRows関数を指定し、mySubTotalにmyTotalレコードを追加する形にします

Table.InsertRows関数の文法は次の通りとなります

=Table.InsertRows(①テーブル,②挿入行の位置,③追加するリスト)

今回の①はmySubTotalを指定します

②の挿入行の位置の指定は、TableRowCount関数を使用します

③はmyTotalを使用しますが、リスト化するために波括弧:{}でくるみます

= Table.InsertRows(mySubTotal,Table.RowCount(mySubTotal),{myTotal})

これで完成です

<まとめ>

今回はM関数を組み合わせて小計と合計を追加する方法を解説しました

Power Queryは列単位では一律に処理するので意外と感じられる方も多かったのではないでしょうか?

今回の内容はレコードとは何か?テーブルとは何か?そしてM関数とは何か?について学べる内容になっています

ぜひ手を動かして試してみてください

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【パワークエリ・チャレンジ】列数が可変の表を組み合わせて計算する

【M関数を利用することで、数式の修正しなくても列数が可変の表を組み合わせて計算できるようにします】

値を別表で作成した上で計算を行うケースはよくあると思います

上の画像のケースでは、ボーナスを計算するのに基礎となる評点を作成した上で各ポイントをクリアしていれば「ポイント別」に加算点を計算しています

例えば、上の画像で言えば田中さんはポイント1と2をクリアしているので、80*9%と80*10%が加算点の合計点になります

テーブル:tableMatrix
テーブル:tablePoint

上記では関数で計算していますが、問題はポイント数が変わった場合です

ポイント数が変わるたびに関数を変更しなくてはなりません

今回の記事では、いくつかのM関数を組み合わせたカスタム列を作成することで、計算の対象列数が可変でも計算が正しくできるようにします


使用するデータ

2つのテーブルを使用します

上の画像は「tableMatrix」です

こちらのテーブルを読み込んだクエリでカスタム列を作成します

上の画像は「tablePoint」です

こちらもカスタム列内で使用します

最終的に作成するカスタム列

今回の記事で最終的に作成するカスタム列は次の通りとなります

一見複雑ですが、List.Accumulate関数の箇所を紐解けば一気に理解のハードルが下がります

List.Accumulate関数

次のリスト:myAccumulateを基にしてList.Accumulate関数でリストの合計値を計算してみます

変数:state,currentが出てくるので一見ややこしいです

= List.Accumulate(myAccumulate,0,(state,current)=>(state+current))

文法は次の通りとなります

=List.Accumulate(リスト名,計算の最初の値,計算式)

話を分かりやすくするために、実際にList.Accumulate関数の計算履歴を追ってみたいと思います

計算式1 ⇒state:0(計算の最初の値)+current:1 ⇒1

計算式2 ⇒state:1(計算式1)+curernt:2 ⇒3

計算式2 ⇒state:3(計算式2)+current:3 ⇒6

つまり、リストの中身を変数を使用した計算式にて順次計算して累計処理をしているわけです

では、最終式のList.Accumulate関数の中身を実際に分解していきたいと思います

Table.ColumnNames関数

List.Accumulate関数の第一引数はステップ名:myPointです

myPointはTable.ColumNames関数で算出された値です

Table.ColumnNames関数はテーブルの列名をリスト化します

今回はポイントを設定したtablePointクエリの列名をリスト化します

tablePoint

関数の引数はリスト名を指定するだけでOKです

このリストがList.Accumulate関数の第一引数になるということは、計算式(state+current)内の変数:currentには「ポイント1・・・」などのテキストが繰り返し代入されるとこになります

どうやって計算が行われるのか?と不思議になる読者の方もいらっしゃると思います

この点は次のRecord.Field関数の箇所で解説します

Record.Field関数

Record.Field関数は特定のレコード中から特定のフィールドの値を抽出します

ちなみに、上の画像のtablePoint{0}*はtablePointテーブル/クエリの1行目のレコードになります

*M言語では{0}とすることで1行目を表します

今度は第二引数を”ポイント2″を指定してみます

ポイント2のフィールドの値が抽出されます

List.Accumulate関数内では「ポイント1,2・」が繰り返し変数:currentに入ります

この変数:currentはRecord.Field関数の第二引数に設定され、数値が抽出されます

計算式の追跡

では、ここでList.Accumulate関数の計算式を追跡してみましょう

(state,current)=>①state+②Record.Field(tablePoint{0},current)*③Record.Field(_,current)*④[評点]

追跡するのは次の行/レコードです

計算式1:state/0(計算の最初の値)、current/”ポイント1″

①:0(計算の最初の値・第二引数)

②:Record.Field(tablePoint{0},”ポイント1″)=0.09

③:Record.Field(_,”ポイント”)=1

④:[評点]=80

①+②*③*④の計算式により7.2が算出されます

ここで注意点です

③の_はカスタム列を作成しているクエリのレコードをそのまま受け継ぎます

今回の場合は次の画像のレコードを受け継ぎます

計算式2:state/7.2(計算式1の値)、current/”ポイント2″

①:7.2

②:Record.Field(tablePoint{0},”ポイント2″)=0.1

③:Record.Field(_,”ポイント”)=1

④:[評点]=80

①+②*③*④の計算式により7.2+8=15.2が算出されます

計算式3:state/15.2(計算式2の値)、current/”ポイント3″

①:15.2

②:Record.Field(tablePoint{0},”ポイント3″)=0.12

③:Record.Field(_,”ポイント”)=0

④:[評点]=80

①+②*③*④の計算式により15.2+0=15.2が算出されます

一見、数式は複雑そうですが、List.Accumulate関数の変数の中身を紐解くとそれほど難しくないことが分かります

<まとめ>

今回は列数が可変の複数の表を組み合わせて計算する方法を解説しました

M関数を組み合わせることで、列数を可変にした計算が可能になります

最後に注意点です

let式を使用していますが、「,」を付ける位置を注意する必要があります

inの前、letの最後は「,」を付ける必要がありません

逆にそれ以外のステップは「,」が必要となります

参考までに使用したファイルを添付します

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Power Queryをクラウドで活用する方法~Power Automate使用~

【Power QueryをOneDriveなどのクラウドのエクセルでうまく活用する方法を解説します!】

クラウドがビジネスの主戦場になってきた今、Power Queryをクラウドでうまく活用できないか?という声を最近聞くようになりました

「Power Apps/Dataverse」「Power Automate」をうまく使用すれば、Power Queryをクラウドでも有効活用できます

ポイント

Dataverse

Dataverseでテーブルを作成する際、データソースにエクセルを指定するとPower Queryを使用した、データフローが作成されます

つまり、クラウド上のエクセルを触るわけではないですが、Power AppsではエクセルをデータソースにしてPower Queryを使用できます

Power Automate

Power Automateはクラウドで使用するRPAです

Power Automateでデータフロー/Power Queryを使用して作成したテーブルを、OneDrive上に転記することができます

ですので、Power Apps/DataVersexPower Auttomeの組み合わせをすれば、クラウド上でPower Queryを活用できます

データフローの作成

まずはテーブル画面からインポートを指定します

次にデータソースを「Excelブック」で指定します

データソースを指定したら、OneDrive内のファイルを指定します

次に取得元のテーブルを指定します

ここからはPower Queryエディターが立ち上がります

エクセルでPower Queryエディターを操作する場合は、クエリを作成後、読み込み処理を行います

Dataverseの場合には、読み込みではなく、既存のテーブルへのマッピング(列の割り当て)を行います

ただし、作成済みの既存のテーブルにマッピングするのではなく、全く新しくテーブルを作成する場合には「新しいテーブルに読み込む」を指定すればOKです

ちなみに「読み込まない」を指定して、データフロー上だけでテーブルを使用することもできます

Power Automate

こちらでは、要点を抜粋して記事を書かせて頂きます

データフローを更新するには、「データフローを更新する」アクションを使用します

データフローを更新した後に、OneDrive上にデータフローで更新したテーブルの内容をコピーするには、まずは「行を一覧にする」アクションを使用します

一覧にしたテーブルの各行は、繰り返し、OneDrive上のエクセルに追加します

<まとめ>

今回は、クラウド上でPower Queryを活用する方法を解説しました

Power AppsではPower Queryエディターを使用できるのでとても便利です

今回の記事ではPower Automateに関しては、要点を抜粋して記事を書かせて頂きました

実際には、使用したい内容に合わせて調整が必要です

例えば、データフローを更新すると、自動的にデータがテーブルに追加されます

ですので、時には、テーブルを削除するという対処方法が必要な時もあります

後、データフローを更新した際に、待ち時間を設定する必要も時にはあるかと思いますので、この点を意識しておく必要があります

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(続編)2つの表にてどの行が追加、削除されている? ⇒どの列が変更になっている?

前回の続きで、パワークエリを使用してだけでなくについても、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

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2つの表にてどの行が追加、削除されている?~結合の6種類~

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

左外部

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

右外部

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

完全外部

内部

2つの表の間で一致する行のみ結合します

内部

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

左反

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

右反

<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

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複数グループ内で値違いの箇所を見つける~グループ化の応用~

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「」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

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【パワークエリ・チャレンジ】行ではなく、列方向でフィルター・置き換えを行う方法

【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「」「」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!

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Power Queryならではのタイムテーブル活用方法

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「」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()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!

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【パワークエリ・チャレンジ】セル結合が行列にある表をテーブル形式に変換

読者の皆さんも見やすくするためにセル結合を組み合わせた、下の画像のような表をみたことがありますよね!こちらの表をPower Queryの基礎技術を組み合わせてテーブル形式にしましょう!

この手の表は見た目がよさそうな気がしますが、データを追加したり、編集するのにとても不便です

「この表はもう加工・編集のしようがない・・」

そんなことはありません、あくまで「ピボット解除、行列入れ替え」「フィル」「列のマージ」「列の分割」などの技術の組み合わせで簡単にテーブル形式に直せます

今回は行列ともにセル結合がある表を扱いますが、行方向のみの場合は過去にも記事を書いてますので、ぜひそちらもご参照ください ⇒過去の記事

今回のポイントは列のマージと列の分割の組み合わせです!

行列を入れ替えるのと、フィルで空欄を埋めるのは行方向のみセル結合がある場合と一緒です!

小計や合計の行列を消去

解説はPower Queryエディタの状態からはじめさせて頂きます

小計の行や合計の列は必要ないので、フィルターしたり列の削除を行い、消去してしまいましょう

下方向のフィル

一つ目のセル結合はフィルで埋めます

フィルは変換タブから行います

下の方向でフィルを行えば、下の画像のようにnull/空欄が埋まります

列の結合

後でデータを扱いやすくするために、部門と四半期の列は「列のマージ」により1列にまとめてしまいます

列のマージは変換タブで行います

列のマージ時には「-」などの記号により、で分割しやすくしやすくしておくのがポイントです

列のマージを行ったことで、表がシンプルに整理されてきました

行列の入れ替え

この後、行列の入れ替えを行いますが、1つ準備が必要です

見出しをデータに降ろす必要があります

変換タブにで「ヘッダーを1行目として使用」をクリックします

下の画像が見出しをデータに降ろした状態です

ここから「関東・・・の行」も含めた形で行列の入れ替えを行います

行列を入れ替えると、再びフィルでセル結合を埋めることができます

条件列&フィル

ここからフィルで一気に空欄を埋めたいところですが、よくみるとnullでなく「列・・・」で埋まってしまっています

ここは条件列を使用して、列から始まる箇所をnullに変換しておきます

これでフィルで空欄を埋めることができるようになりました

フィルで空欄を埋めると、いよいよ最終形が見えてきます

ここからは①行をヘッダーに昇格②ピポット解除を行います

そして最後に列をマージした列を再度分割します

ピボット解除

ピボット解除を行う前に1行目をヘッダーにします

こちらも前回同様に変換タブから行います

これでピボット解除を行う体制になりました

ピボット解除は左2列を軸にして行います

「その他のピボット解除」を行うと最終形の一歩手前です

ここから、前述の通り、列の分割を行います

列の分割は、列のマージを行ったときに「列の間に入れた記号」を指定して行います

列の分割を行えば、これで最終形となります

後は列名などを調整しましょう!

<まとめ>

今回は長文にて行列双方向にセル結合がある複雑な表をテーブル形式にしました

長文ではありますが、使用している技術は基本的な内容ばかりです

ただ、一つ抜けるとすべてが狂ってしまうので、その点だけは注意頂きたいと思います

今回、記事を作成してみて感じたのは「見出し」が無い表は結局、あまり見栄えがよくはなりません

その点は日常的に意識していきたいものです

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