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データ変換~POWER BIでマイダッシュボード作成・初級_3/8~

静から動へ!Power BIを活用して簡単・手軽にデータを分析可視化できるダッシュボードを作成しよう!】

前回はPower BI Desktopにデータを取得しました。今回はデータ変換を3つ行います(変換種類は2つ)

データ変換は、Power BI Desktopのレポート画面からPower Queryエディタ(以降エディタ)を開いて行います

本題に入る前に、Power BI Desktopの3つの画面とデータ変換内容について簡単に触れます

各画面の内容とデータ変換内容

Power BI Desktop画面は次の3つの画面から構成されます

・レポート画面

・データ管理画面

・リレーション管理画面

レポート画面

Power BI Desktopにデータを取得した時に一番最初に出てくるのがレポート画面です

データ管理画面

画面一番左に出ている3つのアイコンの真ん中をクリックすると、画面がデータ管理画面に遷移します

こちらで取得したデータの中味が確認できます

ここからデータ変換内容について触れます

ヘッダー

下の画像のように、取得した「地域マスタ」「顧客」は1行目をヘッダーに昇格する必要があります

抽出

売上データについては「商品」列にて、記号:_の後の文字を抽出して「ABC」「DEF」という風に商品名を変更しましょう

リレーション管理画面

こちらについては、次回の記事で触れたいと思います

エディタでデータ変換

エディタ画面は、Power BI Desktopのホームタブから下の画像の「黄色の印の箇所」からクリックして開きます

ヘッダー

地域マスタ」と「顧客」データについては、データの1行目をヘッダーとして使用しますので、変換タブから「1行目をヘッダーとして使用」を選択します

抽出

「売上データ」については商品列を変換しますので、変換タブの「抽出」を選択します

次に表示された画面にて、区切り記号を「_」で指定します

変換後の商品列は次の様になっています

適用処理

通常のエディタと処理が違うのがここです

通常のエディタであれば読込処理を行いますが、Power BIでは「適用処理」となります

変換処理が終了したらこちらの処理を忘れないようにしてください

<まとめ>

今回は、Power BI Desktopの画面からエディタ画面を開いて3つのデータ変換を行いました

Power BI Desktopにてデータを取得した際、通常のパワークエリと同様に型式の変換が行われています

 データ取得をした際にこの型式の変換が走る点も、データを取得する際に「ちょっと処理が遅いな」と感じる要因の一つです

本来であれば、上記の3つの変換処理をエディタで行った後、そのままエディタ画面で「地域マスタ」「顧客」「売上データ」の3つのクエリをマージしたいところです

こちらについては次回解説を行いたいと思います


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【M言語実践】グループ別に指定桁数にて連番を付与してIDを設定する裏技

 パワークエリはとても便利です。利用者もどんどん増えていると思います。ただ、パワークエリの言語のM言語となると「何ができるの?」となると思いますので、今回は実践での活用例を紹介したいと思います

今回は下の画像の表にある商品に、「グループ別に1から始まる番号」で採番した連番を付与した商品IDを付けたいと思います

今回のポイント

今回はM言語を使用して「グループ別に連番」を付与した後に、”0”で桁数を揃えます

グループ別に連番を付与する方法については過去の記事を参照してください!

こちらは、グループ化機能とM関数のTable.AddIndexColumnを組み合わせます!!

では「”0”で桁数を揃える」という点について、詳細に解説します

例えば、連番が2の場合には「002」にします。もし10の場合には「010」とします

 こちらの桁数を揃える方法については、「例からの列」機能を活用する方法もありますが、今回はM関数の「Text.PadStart」を使用します

このText.PadStartは下のように使います

=Text.PadStar(文字列,桁数,”補う文字列”)

今回は、”0”を補って下の画像のように指定の桁数にします

上の画像では、”1”に”0”を4つ補って5桁にしています

それでは、今回のポイントとなるM関数/Text.PadStartを解説したところで、実際の商品コードの設定に入りたいと思います

文字コードの付与

 今回は、商品グループがCDの場合には「A」、DVDの場合には「B」という風に、商品コードの一桁目を商品グループで表現します

この場合は、条件列を使用するのが一番、手っ取り早いです

例えば、商品グループ名がCDに等しい場合は、Aを出力するといった具合で条件列を設定します

グループ別連番の付与

こちらについての詳細については、過去の記事をご参照願います

概要だけを解説しますと、まずは「すべての行」にてグループ化を行います

すると、グループ別にテーブルが作成されます

その後、カスタム列・作成画面でTable.AddIndexColumnを追加してグループ別に連番を作成します

上の画面でカスタム列を作成した結果が次の画像です

M関数により”0”を補う

 では、グループ別に連番を作成できたので、グループコード/A,B,Cと連番を組み合わせて4桁の商品コードを作成します

グループコード以降は”0”を補って3桁(全体で4桁)にします

M関数/Text.PadStartは次のように使用します

=Text.PadStart(Text.From([連番]),3,”0″)

1番目の引数で「Text.From関数」にて文字列にするのがポイントです

これで”0”を補った3桁が作成できました

この3桁をグループコード/と結合(列のマージ)させれば4桁の商品コードは完成です

次の画像が4桁の商品コードの完成後です

<まとめ>

今回はM言語を使用して、グループ別に1からはじまる連番を採番した上で商品コードを作成しました

ポイントとしてはM関数/Text.PadStartを使用して”0”を指定桁数になるように補う点になります

M関数を使用しない方法もありますが、M関数を使用した方がミスなく作成が行えます

最後に、グループ別に連番を採番する技術はとても実践的な技術です

ぜひ早めに習得しておきましょう!


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マスタデータの履歴管理を行う方法

パワークエリの「クエリのマージ機能」はとても便利で、エクセル関数のVLOOKUP関数より使いやすいです

「クエリのマージ機能」を有効活用すれば、参照表(マスタデータ)の活用もかなり手軽に行えます

 今回の記事では、「クエリのマージ機能」に加えて「グループ化機能」も活用して、マスタデータを更に有効に活用できるようにする方法を解説します!

マスタデータの履歴管理

マスタデータには顧客マスタや商品マスタなど様々なものがあります

種類は様々でも、絶対的なルールが一つあります

これは、マスタデータには重複があってはならないということです

もし、マスタデータのIDが「1,2,3・・・」と採番されていたとしたら、IDの1が2つあってはならないということです

ところが、

マスタデータの変更履歴を残す必要がある場合があります

例えば、以下の画像のケースです

顧客マスタ

上の画像は顧客マスタです

ID:1番の中尾さんのマスタデータが重複しています

何故かというと、IDが1番の中尾さんが名古屋市から東京に引っ越ししているからです

ただし、データ管理上は前の住所も残しておく必要があります

この場合は、日付が最新(最大)のもののみマスタデータとして表示できるように工夫する必要があります

では次から、日付が最新(最大)のもののみをマスタデータとして表示する為のポイントを2つ紹介します

ポイント

グループ化

パワークエリにはグループ化という機能があり、重複を排除してグループ化しつつ合計処理などの操作を行えます

 今回はグループ化機能の操作を「最大」で指定して、IDの重複がある場合には「最大の日付」のものを抽出できるようにします

複数キーによるマージ

エクセル関数のVLOOKUP関数では、検索値は一つのみ指定できます

パワークエリのマージ機能では、実は、複数列を照合列として指定できます

手順

マスタデータからクエリ作成

解説は、前述のマスタデータをテーブル化してエディタを開くところからははじめさせて頂きます

エディタを開いたら、下の画像の日付の列が時刻表示になってしまっています

こちらは、日付形式に直しておいてください

日付形式に直したら、クエリ名を「顧客マスタ_元」としてください

グループ化による最大日付の抽出

まずは「顧客マスタ_元」クエリを「複製」してクエリ名を「顧客マスタ_グループ化」に変更してください

この後、ポイントで前述したように下の画像のような設定でグループ化を行ってください

グループ化(最大)

グループ化を行うと、前述のID:1番の方の日付が最新の日付になっているはずです

クエリのマージ処理

 では、次にクエリのマージを指定しますが、下の画像の「新規としてクエリをマージ」を指定して、新規にクエリを作成できるようにします

マージ対象のクエリは下の画像のように「顧客マスタ_元」を指定します

ポイントの章で前述したように、複数の列を照合列として指定します

 今回のケースの場合は、IDだけでなく「日付」も指定することで、IDに重複がある場合には、日付も一致したマスタデータのみをマージできるようにします

下の画像のように照合列として複数列を指定する場合には、Ctrlキーを押しながら指定します

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-106.png

マージする条件を指定した後は、マージされたクエリの中かから「ID列と日付」以外を展開します

マージされた列を展開した後は、列の順番等を整えてください

<まとめ>

 今回は、パワークエリのグループ化機能とマージ機能をうまく組み合わせてマスタデータの履歴管理を行う方法を解説しました

今回の最大のポイントはグループ化機能です

グループ化を行う際に、操作を「最大」にして日付が最大のもののみを抽出できるようにします

今回解説した内容で一点、注意点があります

マージする際に、グループ化した内容は1番目にくるようにしてください

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-114.png

元の顧客マスタは、上の画像にて黄色の印をつけた箇所のように、2番目に来るようにしてください

この順番が狂うと、IDが重複したままになってしまいますので注意が必要です


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オンライン化に対応した未来を創ります!

【新たなオンラインWEBスクール「HINT」様と新たな「学び」を提供します!】

コロナ禍がもたらしたもの

 新型コロナウイルス感染症が日本で最初に発見されたのは、2020年1月15日だそうです

このコロナ禍により、我々の生活は大きく変化しました

 我々の生活の主体は「リアル」から「オンライン」主体に移行しました

 ネットショッピングを主体とした巣ごもり消費が浸透するとともに、仕事の主戦場が「オフィス」から「リモート」に移行しました

 つまり、我々の生活・仕事はリアルへの対応からオンライン仕様への変化が求められているのです

HINTのサービス

好きな時間に」「学びたい内容だけピンポイントで」「大人数ではなくマンツーマンで

*運営会社:株式会社DEX

 HINTは「学び」についても、ネットショッピングのように手軽に「オンラインで」行えることを目指した新サービスです

 Excellent仕事術では「オンラインで学習するメリット」を追求したこのサービスに参画し、「仕事のオンライン化に対応したエクセル術」の普及を進めます!

オンラインに対応したエクセル術

 オンラインに仕事の主戦場も移行したことにより、個人の仕事の仕方も大きな変更がもたらされています

 会話や人間の経験、勘よりも、データがより重視されるようになりました

 個人が扱うデータ量が増え、データの説明もペーパーではなく、画面を利用して説明する機会が増えました

 一方で、これまでであれば職場でデータの扱いに詳しい人に聞いたり、IT部門に相談して解決できたようなこともなかなか解決が難しくなっています

 Excellent仕事術では「仕事のオンライン化」に対応した新たなエクセル術を、新たなオンラインサービスHINTを通じて提供します!

・エクセル新機能/パワークエリ x データベース理論 ➡ 詳細

 ITのプロの様に、大量のデータを効率良く扱えるようにする「お得な2時間」のレッスンです!

・エクセルダッシュボード ➡ 詳細

 レーシングカーのコクピットにまるで座っているかのように、1画面で組織に必要な数字を魅せるテクニックです!画面内容をボタン一つで切り替えられるので、オンラインでの数字説明に最適です

・関数術 ➡ 詳細

 関数が苦手な人は、関数独自の「同時に複数の参照」が実感できていません

 この同時参照の動きをエクセルシート上で動くアニメで実感できるようにします

新たな未来を創ろう!

コロナ禍がもたらしたのは、実は生活の変化だけではありません

オンラインの浸透により「時間」の感覚が変わってきています

 1年前の常識は通用せず、変化に対応していかないとどんどん取り残されていきます

「思い立ったが吉日」

 もし、この記事を読んで少しでも「響く」ものがあったらぜひご連絡をください!

初心者から上級者まで幅広く対応させて頂きます!

事前問合せは無料です!

新たな未来創りに向け、ぜひお力にならせてください!!


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M言語に慣れる_1回目~コード構造の把握~

【M言語は難しくない!】M言語への理解を深めて、Power Queryの「まだ触れたことのない便利機能」を有効活用できるようになりましょう!!

https://youtu.be/HMcsg_B-gm0

 パワークエリは直感的なクリック操作で一括処理が行えるのが大きなメリットです。ところが、エクセルシート上では簡単に行えていた「セル単位での操作」や、「別シートの参照」、「関数を組み合わせた処理/ネスト」に相当する処理が行えません

要は、Power Queryエディタ内のメニューにある、行列単位の一括処理しか行えないのです

 Power Queryエディタ内のメニューにある処理以外の事をしようとすると、M言語の領域にまで踏み込むしかありません

ところが、詳細エディタや数式バーを見ると、小難しそうなコードが並んでいます

M言語は一見、取っ付き難いのは確かです

但し、特定のルールや使用パターンさえ押さえてしまえば、実はそんなに難しくないはずです

まずは簡単な例にて、M言語を活用することが必ずしも難しくないことを紹介したいと思います

下の画像は、あるクエリのPower Queryエディタ内の画像です

このエディタ内で<赤印の「販売金額」列の1行目の「54000」>の箇所を抽出してみます

エクセルシート上で言えば、「=セル名(例:A9など)」を数式バーに入れる処理です

ちなみに適用したステップには、まだ1つのステップ「ソース」しかありません

この場合、値の抽出は数式バーに簡単な1行を入れるだけで行えます

下のGIF画像の数式バーに注目してください!

=ステップ名[列名]{行位置}という単純なコードを入力しただけです

 但し、コード内の角括弧:[]と波括弧:{}の使い方のルールが分からないと小難しく感じてしまうただそれだけなのです

逆に、[]{}の意味が分かるだけでも「かなりのことが行えそう!」と感じませんか?

少し種明かしをすると、[]がセル名のA列やB列に相当するものです

{}が「A9セル」や「B2セル」の行番号に相当するものです

そしてコード内のステップ名が、セル名の前にを伴って付くシート名(例:平均値の計算!A2)みたいなものです

ルールやパターンが分かれば、エクセルシート上での処理とそれほど違いはないのです

この回では、M言語に慣れるためのウォーミングアップとして、M言語の特徴を3つに絞り解説します

そして、最後にPower Queryの「まだ触れたことのない便利機能」の事例を1点解説します

今回解説する「まだ触れたことのない便利機能」 の便利さを肌で理解した時には、「M言語理解へのハードル」が確実に少し下がっているはずです

1.コードのカラー

まず、Power Queryエディタ(以降、エディタ)で「列のマージ」をしてみます

マージする内容は、下の画像の「姓」と「名」です

「姓」と「名」の間には、スペースを入れます

すると、数式バーが次のような表示になります

上の画像には、黒を除いた「3色」が含まれています

この3色にはそれぞれ意味があります

①赤➡文字列

列をマージする際に、新しく追加される列の「列名」として指定した文字列「氏名」が赤色になっています

②青➡システム予約語

後の回で、個々の用語の意味などは詳細を解説しますが、「each」や「type」などが青色になっています

これらは「システム予約語」と言われるものです

他に「if」「else」なども該当します

システム予約語は、システム言語として、予め使用することが決まっている用語です

③緑➡ハードコード(自動記録)された値

こちらは、エディタ内でステップを追加した際に、ハードコード(自動記録)されたです

上の画像は、列をマージした時、自動的にデータ形式が「文字列」として自動記録されたことを表しています

2.大文字と小文字の区別

M言語を扱う際に、意識しておかなくてはならないことの一つとして「大文字と小文字」の区別があります

仮に、下の画像の「T」を小文字の「t」に置き換えてみます

すると、下のGIF画像のようにエラーになります

M言語を扱う際には、大文字と小文字の区別は特に意識しましょう!

3.ステップの引継ぎ

前述の1.で列のマージを行ったエディタ内には、下の画像のように2つの適用したステップがあるものとして以降の解説を行います

上の画像の2つ目のステップ「挿入された結合列」の数式バーの表示には、「ソース」という名前があるのが確認できます

では、3つ目のステップとして、既存の列を削除したらどうなるでしょうか?

3つ目のステップの中には、2つ目のステップの名前「挿入された結合列」が含まれています

つまり、各適用したステップは、前のステップ名を通じ、基本的には<一つ前ステップの内容>を自動的に引き継いでいきます

4.参照ステップ作成

前述の3.ではエディタ内で<一つ前のステップの内容>を自動的に引き継ぐというPower Queryの特徴について解説しました

但し、これはあくまでも”基本的には”、”自動的には”という話しであり、前ステップをスキップして参照することもできます

では、この「参照のスキップ」を利用した、新たな数字の集計方法を紹介します

エディタ内の話しに戻り、一つステップを追加します

上の画像の「注文金額」の列から全体平均を算出します

すると下の画像のように、「削除された列」ステップを引き継いだ「計算された平均」というステップが追加されます

この「計算された平均」で算出した値「53609」を、他のステップで参照して活用できるようにします

この、他のステップで参照できるようにしたステップを、以降「参照ステップ」と呼ぶことにします

では、この「計算された平均」ステップを「参照ステップ」として確定するための処理を数式バーで行います

下のGIF画像のように「関数のマーク」を左クリックすると、新たなステップが追加されます

「カスタム1」というステップが新たに追加されましたが、このステップはある種、ダミーのステップです

更にこのステップから、下の図のように「前のステップ」をスキップして「削除された列」ステップを参照します

前のステップをスキップして参照するには、下のGIF画像のように数式バーでステップ名「削除された列」を入力し、Enterを押します

すると、エディタの画面が「削除された列ステップ」の内容になります

エディタ画面からは下の画像の「平均金額」は消えましたが、これで「平均金額」を他の画面で参照して活用できるようになりました

今回は、「平均金額」を参照ステップとして活用したカスタム列を作成してみます

作成する内容は「個々の注文金額-平均」です

注文金額については、カスタム列作成の右側から挿入できます

「平均」については、前述のステップ名「計算された平均」を参照します

つまり、「計算された平均」ステップで算出された「53609」が「注文金額」から差し引かれます

カスタム列を作成した後のエディタ画面は、次の画像のようになります

このカスタム列を作成するまでに、ステップを新たに追加したり、ステップをスキップしたりしたので、図で整理して今回の処理を振り返ります

ⅰ)カスタム1の列をダミーとして追加

この処理で追加されたステップにより、「計算された平均」ステップを残したまま、エディタ画面を「削除された列」ステップの画面に戻せています

つまり、「削除された列」➡「計算された平均」というステップの順序が、「計算された平均」➡「削除された列」という順序に変えることができました

ⅱ)カスタム列の作成

ⅰ)で変えた順序を活かして、個々の注文金額マイナス全体の平均を計算します

<まとめ>

今回は「M言語に慣れる」の1回目として、M言語の特徴を3つに絞って解説しました

1.コードのカラー

2.大文字と小文字の区別

3.ステップの引継ぎ

 上の3つを意識してPower Queryを活用してもらえると、M言語が必ずしも難解なわけではないことが、分かって頂けると思います

そして、3つの特徴の後には3.ステップの引継ぎを応用した「参照ステップ」について解説しました

こちらでは、ステップの順序を入れ替えて「ステップで算出した値」を有効活用できるようにしました

ⅰ)一旦、注文金額の平均値を計算➡参照ステップ

ⅱ)カスタム列・作成画面で「各行の注文金額-平均値/参照ステップ」を計算

この上のⅰ)ⅱ)の処理はエクセルシート上で例えるなら、以下の画像のような処理です

 データが存在するシート/画像左とは別のシート/画像右で平均値を計算しておき、元のデータが存在するシートで注文金額から平均値を引いています

ですので、今回使用した参照ステップの値はエクセルシートでの操作でいえば別シートでの計算です 

 M言語を使用していけば上の事例と同じ様に、エクセルシート上での細かい操作に近いことが一括で行えることが理解できてきたと思います

 では、次回からはM言語を有効活用してPower Queryの魅力を新たに引き出す方法について、もっと具体的に解説していきます

M言語の記事一覧については、ここから見ることができます

記事を最後までお読み下さり、誠にありがとうございました

参考までに解説に使用したエクセルファイルを添付します

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M言語に慣れる_2回目~カスタム列~

【M言語は難しくない!】今回は、前回紹介したM言語の特徴を意識しながら、実際に「M関数」を使用したカスタム列を作成してみましょう!

では、前回紹介したM言語の特徴を振り返ってみましょう!

ⅰ.コードのカラー

赤は「文字列」、青はeachなどの「予約語」、緑は「自動記録された値」です

ⅱ.大文字と小文字の区別

M言語は、大文字と小文字の違いを認識します

ⅲ.ステップの引継ぎ

適用したステップは「ステップ名」を通じて、前ステップの内容を引き継ぎます

今回はこの3つの特徴に加え、次の4つ目の特徴も意識しましょう!!

ⅳ.データ形式

 エクセルは表計算ソフトであって、Accessのようなデータベースソフトではありません

 よって、過去の記事で紹介したように、Power Queryではデータ形式を意識した「データの構造化」がエディタを開く際に、自動的に行われます

 当然、Power Queryエディタ(以降、エディタ)内で列を追加する時にも「データ形式」を意識する必要があります

 では、今回意識すべきPower Queryの4つの特徴を確認したところで、M関数を使用した「カスタム列」の追加についての解説を始めたいと思います

今回、解説に使用するデータは次の画像のデータです

ファイルデータはこちらになります

こちらのデータから、次の列をM関数を使用して作成します

A.「姓」と「入会年」を組み合わせたログインID

「入会年」は「整数」のため、M関数を使用して「文字列」に変換します

B.「入会年」「入会月」と「1日」を組み合わせた入会日

M関数にて、3つの整数から日付を作成します

エクセル関数のDATE関数と同じ要領です

なお、上のABの列を作成する前に、ウォーミングアップとこれまでの復習を兼ねて、簡単なカスタム列を作成してみましょう

1.全ての行が「1」の列

まず、データテーブル上で右クリックし、下の画像の黄色の箇所からエディタを開きます

エディタが開いたら、「列の追加」タブから「カスタム列」をクリックします

次に開いた「カスタム列」の画面で「1」を指定します

上の画像のように「1」を指定したら、右下のOKボタンをクリックします

すると全ての行が「1」になっている新たな列「1」が追加されます

では、エディタ画面上の数式バーの中味を詳細に確認してみましょう

まず、()の中の左から1番目の「変更された型」についてです

①ステップ名

こちらは、前ステップの「変更された型」を引き継いでいます

②新しい列名

文字列”1”としてで表示されています

③システム予約語

「each」はシステム予約語なので、で表示されています

④自動記録された値

最後の”1”は自動記録された値なので、で表示されています

①から④まで数式の中味を確認しました

ここで、数式バーに「1」と入力してみましょう

すると、③のeachの意味合いがよく分かると思います

数式バーに1と入力すると「1」が1つだけ表示されます

ですので、「each」というシステム予約語により「それぞれ~」「各々~」のような意味になるのが御理解頂けたと思います

2.ログインID の作成/文字列への変換

2.ログインIDの作成では、記事の冒頭のA.で前述したように「姓」と「入会年」を組み合わせ、ログインIDの列を作成します

なお、「姓」と「入会年」を組み合わせる際には「」を使います

では、1.でも行ったように「カスタム列」の画面から作成を行います

「姓」と「入会年」は、ともに既存の列なので、画面右から挿入します

次の画像の内容で式を記入したら、画面右下のOKボタンをクリックします

ちなみに、上記の内容であれば、画面左下にエラーメッセージは出ません

ところが、出力された新たな列は、全てエラーになります

このエラーが何故発生するかというと、記事の冒頭ので紹介したように、M言語では「データ形式」を意識する必要があるからです

「姓」は「文字列型式」ですが、実は「入会年」は「整数」です

ですので、「入会年」は文字列に変換する必要があります

ここで、M関数を使用します

エクセル関数では次の画像の画面から、該当の関数を探すことができます

M関数でも同じような画面があります

上の画像の「Power Queryの式についての詳細」をクリックすると、下の画像のMicrosoft社の画面に遷移します

上の画像の下に「カテゴリ別の関数」とありますが、こちらの中に「テキスト関数」という関数があります

更に、こちらの「テキスト関数」の中を下にスクロールすると、「Text.From」という関数があります

こちらの関数で「入会年」を「整数」から「文字列」に変換できます

このText関数では、変換対象をText.Form()の”()“の中に入れます

なお、

関数は下の画像の数式バーに直接入力してしまいましょう!

Text関数を使用する際、「Text.Form」の中のTとFのいずれかを小文字にするとエラーになりますので、注意して入力しましょう!

3.入会日の作成/整数から日付作成

こちらは、記事の冒頭のB.にて紹介した、下の画像の「#date」関数を使用した内容になります

こちらのM関数は、#date()()の中に、整数の「年」「月」「日」を設定します

下の画像のエクセル関数の「DATE関数」と同じ要領になりますので、こちらのM関数は取り組みやすいと思います

但し、2.で扱ったText.From関数と違い、この関数は小文字dで始まります

この点については、エラーにならないように注意して入力しましょう!

作成する画面についてですが、こちらは、カスタム列の作成画面で作成します

()の中の最後の「日」は手動で「1」を入力します

新たに作成された列は、次の画像のように出力されます

<まとめ>

今回はカスタム関数の作成画面にて、3つの列を作成しました

1.全て1の列

2.文字列/姓と整数/入会年を組み合わせたログインID

3.整数/「年」「月」「日」を組み合わせた入会日

 1.では、前回、M言語の特徴として紹介した「each」などのコードカラー()についても解説を行いました

 ちなみに、「each」はM言語を扱う際には頻繁に出てきますので、感覚として慣れて置いた方が良いです

 2.では、入会年をM関数のText.Fromを使用して「整数」から「文字列」に変換しました

 記事の冒頭でも紹介したように、M言語では「データ形式」を意識する必要があります

 M言語を扱う際には、今回のようにデータ形式を変換する場面が出てくるはずですので、Text.From関数はぜひ習得しておきましょう!

最後は、#date関数を使用して「入会日」を作成しました

こちらの関数はText.From関数と違い、小文字から始まります

 前回もM言語の特徴として解説しましたが、M言語では大文字と小文字を区別する必要があります

 筆者も何度か、この大文字と小文字の区別を間違えてエラーを出しましたが、意外とエラー原因が些細すぎて原因に気づかないものです

この「大文字と小文字の区別」については特に注意しましょう!

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

参考までに今回使用したファイル(完成版)を添付します

 エディタ画面の「適用したステップ」の表示が、解説に使用した内容とは若干相違がありますので、この点はご了承をお願いします

では、次回もよろしくお願いします

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受付終了➡モダンエクセル勉強会_0903

9月3日(金)に「モダンエクセルを実際に使いこなしている方々」にお集まり頂き、「モダンエクセル活用の場を広げる」ための意見交換をしたいと思います!

・主催:Excellent仕事術/当ブログ管理人

・日時:2021年9月3日19時半~20時半(今回は60分です)

・場所:オンライン(ZOOM)

・内容:①主催者発表/約20分、②意見交換及び質疑応答

①主催者発表:パワークエリ/M言語の活用術について

・費用:参加費用は無料です

・申込:以下参照

-記事下のフォームに記入して頂いた後に、ZOOMのURLを送ります

*すぐにURLを送れない事もありますので、その点はご容赦ください

– 先着20名まで

-参加者はモダンエクセルを使いこなしている方に限定させて頂きます

*録画はご遠慮願います、後、途中の入退出もご遠慮ください(やむを得ない事情が発生した場合には主催者にご連絡ください)

*基本は顔出しでお願いします

-頂いた個人情報について、今回開催する勉強会の連絡等の目的には使用せず、厳重に管理致します

参加申し込みの程、お待ちしております

尚、勉強会に関する問い合わせはこちらからお願いします


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パワークエリエディターで行コピーを行う方法

今回は、通常は行列単位で一括処理を行うパワークエリで「行コピー」を行う方法を解説します

行コピーを行うのに「M言語」が出てきますが、M言語の概念に触れるのにいい題材だと思います

ところで、

空のクエリ波括弧:{}を使用したらどのようになるでしょう?

ちなみに、空のクエリはここから起動できます

*データタブ➡データの取得➡その他のデータソースから➡空のクエリ

では、

試しに、下の画像のように空のクエリの数式タブに{2020,2021}と入力してみます

すると、上の画像のように2020と2021の値から構成されるリストが作成されます

このリストを作成する仕組みを行コピーにも活用します

行コピー

では、実際に行コピーをしてみたいと思います

上のデータがエディタに表示されている状態からカスタム列・作成画面をクリックします

そして、先ほどの波括弧:{2020,2021}を入力します

すると、2020と2021の2つの値から構成されるリストが含まれた列が新たに作成されます

次に、下の画像にて黄色く印を付けた箇所をクリックしてリストを展開します

すると、2020と2021の値に対応するように行コピーが作成されます

もし、波括弧の中味を「2020と2021」でなく「2020,2021,2022」とすれば1行でなく2行がコピーされます

<まとめ>

今回は波括弧:{}を使用してリストを作成した上で、行コピーを行いました

とても簡単な内容ですが、パワークエリをサポートするM言語の仕組みに触れる上ではとてもいい内容です

特に、波括弧の使用の仕方に慣れるだけでもM言語の根幹に触れることができます!

ぜひ実際に手を動かして試してみてください


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7月17日勉強会_報告

先週の7月17日にモダンエクセルの勉強会を行いました

多くの皆さんにご出席頂き、誠にありがとうございました

①主催者スピーチ:M言語と分析術について

M言語を活用した操作にて、顧客の2回目のリピート率を簡単に集計する方法を解説しました

②パワークエリ・高速化術

今回は先日、Akira Takaoさんからご紹介いただいたTable.Addkeyを簡単に解説しました

③質疑応答

 勉強会後、参加者の方から「パワークエリやM言語は使いこなせば便利なのはわかっているけど、皆さん試行錯誤されているのですね」という声を頂きました

やはりモダンエクセルはまだ歴史が浅いので、操作方法等ががまだ浸透していないところがあります

 例に挙げれば、今回も話題に出た「パワークエリとxls型式が相性が悪いため、xlsの型式のファイルをxlsx形式に保存し直す必要性」等です

勉強会の意義は、そんな実際に活用してみての気づきが共有できる点だと思います

今後も継続して開催していきます!


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テーブル列操作関数

M関数辞典はこちらから

列結合

Table.NestedJoin

文法

キー列を基にして2つのテーブルの内容を結合します

=Table.NestedJoin(テーブル名1,キー,テーブル名2,キー,新しい列名,省略可|結合タイプ)

*結合タイプが省略された場合には、左外部結合が指定される

使用方法

列名をリストとして返す

Table.ColumnNames

文法

ハードコード/自動記録された列名リストをTable.ColumnNamesで置き換えると、列が増えても列名のリストが網羅される

使用前
使用後

実際の使用例

 ➡【豆知識】ピポット解除時の空欄の扱い

リストからテーブル作成

Table.FromColumns

文法

リストを組み合わせてテーブルを作成します

例:Table.FromColumns({[勤務日],[曜日]})

使用例

列変換(研究中)

Table.TransformColumns

文法

元データ
Table.TransformColumns
列変換後


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