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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!!

 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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パワークエリ記事一覧

初級編

タイトル 内容
Power Queryで操作はどう変わる?~初級講座1回目 パワークエリとはなにか?そのメリットをスマホに例えて解説します
シートからデータ取得~ 初級講座2回目~ 別シートのデータをテーブル化して取得する方法を解説します
ファイルからデータ取得 初級講座3回目 別ファイルのデータをテーブル化して取得する方法を解説します
フォルダから複数ファイルデータを一括取得~初級講座4回目 フォルダ内にある複数のファイルからデータをまとめて取得する方法を解説します

中級編

タイトル 内容
複数データの組み合わせ/クエリのマージ~中級編1回目~ クエリのマージ技術の概要について解説します
クエリのマージ/項目追加~中級編2回目~ 複数のクエリをマージする方法について、実際のデータで解説します
クエリのマージ/計算処理~中級編3回目~ マージした項目を活用して計算処理を行う方法を解説します
クエリの追加作成~中級編4回目~ 同じ項目のクエリを追加して結合する方法を解説します
クエリの追加・結合~中級編5回目~ クエリの追加をピボットテーブルと連携して行う方法を解説します
ピボット解除/縦横並びの変換処理~中級編6回目 縦横の使いにくいデータを、使いやすい並びに変える方法を解説します
セル分割他・変換処理~中級編7回目 複数のデータが1つのセルに入っている場合に分割する方法を解説します
セル分割他・変換処理2~中級編8回目 前回の内容を使いやすい形式にして出力する方法を解説します
エディター内のやり直し操作~中級編9回目~ ワークシートにおけるCtrl+Zに相当する処理の方法を解説します
変換した列の追加~中級編10回目~ 連番、条件列(IF関数に相当)及び列削除・移動他を解説します
グループ化1~中級編11回目~ データを階層化して集計する方法を解説します
複数条件でグループ化~中級編12回目~ データを複数の条件で階層化する方法を解説します

上級編

タイトル 内容
行削除とヘッダー行の調整~上級編1回目~ 見出し行/ヘッダーがおかしい場合の対処方法を解説します
セル結合により見出しが2行の表をデータ活用1~上級編2回目~ セル結合された使いにくいデータを使いやすくする方法を解説します
セル結合により見出しが2行の表をデータ活用2~上級編3回目~ セル結合された使いにくいデータを使いやすくする方法を解説します
各種集計/合計から四捨五入まで~上級編4回 四則演算の計算から四捨五入まで、様様な集計方法を解説します
エラー修正_処理ステップエラー~上級編5回目 ファイル保存先変更などに伴うエラーの対処方法について解説します
途中のステップを削除した場合のエラー修正処理~上級編6回目 途中のステップを削除した場合のエラー対処処理について解説します
エラー修正_データ自体のエラー~上級編7回目 データ自体がエラーになっている場合の対処方法について解説します
カスタム関数を自身で登録して使い回す~上級編8回目 ユーザーが独自で作成するカスタム関数の作成方法を解説します
カスタム関数を自身で登録して使い回す2~上級編9回目 作成したカスタム関数を呼び出して活用する方法を解説します
IF式を組み合わせて列作成~上級編10回目 条件付きカスタム列を作成する方法を解説します
「例からの列」にて変換パターン自作~上級11回目~ 入力した変換例を汲み取って変換を行う方法を解説します
「 例からの列」による桁数が規則列への対応~上級12回目~ 「例からの列」による変換方法の応用方法を解説します
エディタを開かずにソース変更処理~上級13回 「パラメーター」機能を使用してデータソースを変更する方法を解説します
シート上からデータソースを変更する方法~上級編14回目 シート上の入力を変更するだけでデータソースを変更する処理を解説します
セルの値を変更するだけで読み込みを変更する方法~上級編15回 セルの変更内容をクエリに組み入れて、クエリの内容を変更できるようにする方法を解説します
クエリのコピー・バックアップ・削除他~上級編16回 クエリのコピーやバックアップ及び削除、その他グループ化などの方法を解説します
文字列の抽出~上級編17回 RIGHT関数やLEFT関数、MID関数に相当する内容に加え、特定の文字列を抽出する裏技を解説します
文字列の追加、置換~上級編18回 前回の特定の文字列の抽出に加え、文字列の追加や置換方法について解説します
エラー発生の予防/列のデータ形式変更と削除について~上級19回~ エディタ内の操作のちょっとした工夫で、エラー発生を予防する方法を解説します

M言語編

タイトル 内容 使用するM関数
M言語に慣れる_1回目~コード構造の把握~ Mコードの基礎的なルール/文字の色、大文字の区別、ステップの参照について解説します List.Average/平均値・計算
M言語に慣れる_2回目~カスタム列~ カスタム列・作成画面でM関数を使用して新たな列を作成する方法を解説します Text.From/文字列への変換
M言語に慣れる_3回目~ダイナミックフィルタリング~ セルの変更内容をフィルタイングの内容に反映する方法を解説します List.Max/最大値の計算
M言語に慣れる_4回目~特殊テンプレート作成~ 2つのクエリを組み合わせて、1担当者に対して複数の勤務日がある表を作成する方法を解説します
M言語に慣れる_5回目~M関数を検索する方法~ ワークシート内の関数のように、M関数を参照する方法を解説します Text.PositionOf/特定の文字列の位置抽出
M言語に慣れる_6回目~3種類の括弧~ 丸括弧と角括弧そして波括弧とテーブル、リスト、レコードの関係を解説します
M言語に慣れる_7回目~空のクエリからテーブル作成~ 空のクエリから、リストやレコード、テーブルを作成する方法解説します #table/テーブル作成、Table.RenameColumns/列名変更
M言語に慣れる_8回目~eachを使いこなしてM関数作成~ 数式バーに良く出てくる「each」の用法について解説します Table.SelectRows/テーブルから特定の行を抽出、List.Select/リストから特定の値を抽出
M言語に慣れる_9回目~複数シートをコード1行で結合~ ファイル内のシートからデータをまとめるクエリを作成する方法を解説します Excel.CurrentWorkbook/ワークブックの内容を一括抽出
M言語に慣れる_10回目~グループ毎に連番作成~ 「グループ化の操作/全ての行」を活用してグループ毎に連番を作成する方法を解説します Table.AddIndexColumn/連番作成
M言語に慣れる 11回目~前行を参照して計算 連番と波括弧:{}を組み合わせて活用して前行を参照する方法を解説します
M言語に慣れる~12回目例外処理 エラーが発生した際の対処処理を行う方法を解説しています
M言語に慣れる13回~ダイナミックに連続した日付作成 ワークシート内にある連続性のない日付から、連続する日付を作成した後、他データも紐づける方法を解説します #date/「年、月、日」から日付を作成、#duration/「日、時間、分、秒」から期間値を作成します、List.Dates/「開始日、リスト個数、増分」から日付のリストを作成、Number.From/値を数値型式にして返します
M言語に慣れる14回目~複数行を1つのセルにまとめる グループ毎のテーブルを作成後、グループ別に1つのセルにテーブルの内容をまとめる方法を解説します
M言語に慣れる15回目~TEXT関数/文字列関数 テキスト関数の事例について解説します Text.Contains/文字列の有無を判定、Text.Replace/文字列の置換
M言語に慣れる16回目~List関数 リスト関数の事例について解説します List.Max/最大値の計算
不規則に散らばっているデータを一括取得~M関数~ 見出し行/ヘッダーがそれぞれ違うシートの内容を一括でもとめる方法を解説します List.PositionOf/リストの中から特定文字列のリスト内位置を抽出、Table.RemoveFirstN/テーブルの先頭から指定行数を削除します、Table.PromoteHeaders/先頭行を新しい列見出しにします
参照先バッファー化によるパワーマンス向上~M関数~ クエリのパフォーマンスを向上させる方法を解説します Table.Buffer/参照テーブルのバッファー化
クエリの列名をダイナミックに変更する~M関数使用~ 入れ子のリストを使用して、ワークシート上の内容でクエリの列名を変更する方法を解説します Table.RenameColumns/列名変更、Table.ToColumns/テーブルからリスト(入れ子)作成
Power Queryエディタ上で複数条件付き合計処理~M関数使用 M関数を組み合わせて「SUMIFS関数」と同様の計算をエディタ上で行う方法を解説します Table.SelectRows/条件に合う行のみを抽出、List.Sum/合計値を抽出
指定した範囲の値を使用してフィルタリング M関数を利用して、ワークシート上の表にある値に一致するもののみをフィルタリングする方法を解説します List.Contains/リストに指定の値が入っているかを判定

分析編

タイトル 内容
POWER QUERYで手軽にABC分析 パワークエリのM関数をうまく組み合わせれば、ABC分析も行うことができます
RFM分析の「R」を集計する 注文データから注文者(会員)
別に最終注文データを集計できるようにします
RFM分析の「F」を集計する 注文データから注文者(会員)
別に注文頻度を集計できるようにします
RFM分析の「M」を集計してまとめる 注文データから注文者(会員)別に注文金額を集計できるようにします

コラム

タイトル 内容
POWER QUERYのステップ数を減らす3つの工夫 「変更された型」のステップを減らすなどの工夫を解説します
エディタからデータ入力してクエリ作成 エディタ上で直接データを入力する方法を解説します
【豆知識】どこの行が変わったかを調べる方法 クエリのマージの仕方を工夫しつつ、条件列を組み合わせて、元データと修正があった箇所を特定する方法を解説します
【豆知識】ピボット/縦縦並び⇒縦横に並び替え集計 ピボット解除と別な方向で並べ替える方法を解説します
【豆知識】ピポット解除時の空欄の扱い グループ化
【分析作業用】大量データを1目で把握する パワークエリの表示タブでは大量のデータを1目で分かるようにする為の工夫がありますので、そちらを解説します
【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 グループ化機能を2段階で行うことで、グループ単位の集計と個々の集計とを同時に行う方法を解説します
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時に出てくる「複製」「参照」「コピー」の違いについて解説します
POWER QUERYって何?~エディタ上でのショートカットキー エディタと他ファイルを並行して開く方法も含めて、操作を早く行う方法を解説します
POWER QUERYって何??~時刻を曜日と日付に変換 時刻データを曜日や、日付データに変換する方法を解説します
POWER QUERYって何??~経過時間を一括で計算する ワークシート関数では、直接計算できない経過時間を簡単に計算する方法を解説しています
POWER QUERYって何??~日付を月や四半期単位に変換~ 日付データを簡単に月や四半期単位に変換する方法を解説します
POWER QUERYって何??~読込んだデータに行番号追加~ シートに読込んだクエリに行番号を追加する方法を解説します
文字列を記号毎に分割し、行方向に展開する方法 コンマなどの記号をもとにして文字列を分割しつつ、列方向ではなく、行方向に展開する方法を解説します
POWER QUERYって何~既存クエリのステップを一括で削除する方法 適用してステップの欄で一気に複数ステップを整理する方法を解説します
POWER QUERYって何?12~重複のないリストを一瞬で作成 一気に重複を排除したリストを作成する方法を解説します
POWER QUERYって何??11~ユニークな数の集計~ パワークエリならではの集計方法を1点だけ解説します
POWER QUERYって何?~ピボット解除(縦横並び替え)と入れ替えの違い~ 紛らわしい「ピボット解除」と「行列の入れ替え」の違いについて
POWER QUERYって何??9~WEBページからデータ取得~ Webページからエクセルデータを直接取得する方法を解説します
POWER QUERYって何8???~PDFファイルをエクセルに変換~ PDFファイルからエクセルデータを直接取得する方法を解説します
POWER QUERYって何?~列の結合/複合キー活用~ 複数の列を結合して複合キーを作成・活用する方法を解説します
文字列から空白を取り除く_POWER QUERY 文字列の前後や、文字列間に入り込んでいる空白を取り除く方法を解説します

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

アイコン

Mコード2回目_練習 21.42 KB 28 downloads

...

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

アイコン

Mコード2回目_完成 24.89 KB 10 downloads

...

では、次回もよろしくお願いします

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M言語に慣れる_4回目~特殊テンプレート作成~

【M言語は難しくない!】今回はカスタム列の隠れた裏技を使用して、特殊なテンプレートを作成します。今回は次の画像のように、「1対多」の関係の結合を「コードを1つ追加する」だけでサクッと行います

この処理は、従来であればVBAなどを覚えないとできない処理でした

M言語の仕組みを使えば、カスタム列・作成画面にて本当にサクッと作成できます

M言語の魅力のうちの一つといってもいい処理かもしれませんね!

今回作成するテンプレート

次の画像のように「担当者名のリスト」と「勤務日のリスト」から、各担当者別の勤務表を作成します

勤務表

上の画像の右側/E列とF列の表のように、担当者1人に対して、複数の勤務日を結合します

勤務表は、最終的には勤務日の右に「勤務開始時刻」や「勤務終了時刻」などを追加して使用するイメージです

 解説は、シート上の「担当者名のリスト/」と「勤務日のリスト/」から次の2つのクエリを作成した上で、Power Queryエディタ(以降エディタ)で操作を開始するところからはじめます

・担当者名のリスト ➡ Namesクエリ

・勤務日のリスト ➡ TimeTable

次のファイルに含まれる演習用の元データは、クエリを作成する前の状態になっています

目次

今回のポイント

データ形式の事前調整

各行に日付テーブル作成

作成テーブルの展開

条件式の追加による調整

シートへの読み込み処理

<まとめ>

今回のポイント

今回の「カスタム列」では、前述の通り「1対多」の関係で結合を行います

次の画像のように「」ではなく「テーブル」を結合します

この「テーブル」を結合するの点が、今回の解説の最大のポイントになります

今回作成する内容とポイントを確認したところで、本格的な解説をはじめます

データ形式の事前調整

前述の通り、解説はエディタ内に2つのクエリがある状態から開始します

・担当者名/列のリスト ➡ Namesクエリ・勤務日/列のリスト ➡ TimeTable

過去の記事で解説した通り、「データの構造化」が行われた結果、データ形式の変更が必要な箇所が1点でてきますので、まずはそちらを変更します

下の画像の勤務日を「時刻」から「日時」に変更します

データ形式の変更は、上の画像の左上の黄色の印から行えます

上のGIF画像のように、日付を指定した後は次の画面が開きます

「現在のものを変換」をクリックすれば、下のGIF画像のように型式変更が行われます

以降は有料ページ/課金サービスへ

M言語に慣れる_5回目~M関数を検索する方法~

【M言語は難しくない!】今回は使用方法に合ったM関数を、Power Queryエディタ(以降エディタ)上で検索する方法を紹介します

エクセル関数では、エクセルシート上で直接、関数を検索できます

実は、Power Queryでも同じような機能があります

エクセル関数と同じ様に検索した後に、そのまま使い回すことはできませんが、この機能を覚えておくととても便利です

目次

準備作業 / 空のクエリ作成

M関数一覧を取得

一覧をテーブル化

実際に検索してみる

<まとめ>

準備作業 / 空のクエリ作成

まずは準備として、空のクエリを作成します

「データタブ」➡「データの取得」の順でクリックします

次に「その他のデータソース」を選択し、「空のクエリ」をクリックします

M関数一覧を取得

空のクエリの数式バー上で=#sharedを入力し、エンターを押してください

すると、M関数の一覧が表示されます

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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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【分析】RFM分析の「F」を集計する

RFM分析は顧客を3つの指標で分類して、顧客別に施策を講じる手法です

Recency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?

今回は、上のFrequencyを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます

 このFrequencyとは、データ内に出現する「顧客ID別の出現回数」のことです

まず何故、このFrequency/頻度を分析するかという話しをしたいと思います

 例として同期間内の注文頻度が10回で注文総額が10万円の顧客グループと、注文頻度が1回で注文総額が10万円の顧客グループを比較して考えて見ましょう

平均注文金額は前者が1万円であり、後者は10万円となります

両グループとも、同期間内の注文総額は一緒です

 ですが注文単価が違うことから、注文に含まれる商品の単価も注文の仕方も違う可能性が高いです

 加えて、後者は期間限定の「値引き商品」をまとめて購入している可能性も高いです

つまり「頻度」を抽出することにより、顧客の注文行動における特性を炙り出せるのです

今回の使用データと行いたいこと

今回の解説で使用するデータは、次の画像の注文データです

使用データ

注文データは、注文日が2021年1月から3月までの期間で集計されています

このデータから顧客ID別に、注文頻度を抽出します

例えば、上の画像にある顧客ID「C00564」の顧客ならば2回と抽出できるようにします

頻度の集計

解説は元データをPower Queryエディタで開くところからはじめます

こちらの集計処理は、過去の記事でも紹介したグループ化により一瞬で終了します

まずは「ホーム」タブの「グループ化」をクリックします

するとグループ化・画面が開くので、次の画像のように各項目を設定します

グループ化項目:顧客IDの列

新しい列名:頻度

操作:行数のカウント

この上記の設定により、顧客ID別にIDの登場頻度が集計されます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-22.png

<まとめ>

 今回はRecency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?の内、Frequencyを集計しました

グループ化の機能を使えば、簡単に頻度も集計できます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 頻度_画像.png

グループ化機能は分析を行う上では欠かせない機能です

実際に手を動かして実践的に活用できるようになりましょう

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M言語に慣れる_6回目~3種類の括弧~

【M言語は難しくない】Power Queryを扱っていると、3種類の括弧が出てくるのが分かります。 「M言語が難解」と感じる理由の一つは、この3種類の括弧が組み合わせられて出てくるからです。

・丸括弧 / ()

・角括弧 / []

・波括弧 / {}

特に下の2つの括弧の[]{}は、初めて見たときは意味合いが全く不明です

実は、この2つの括弧M言語を使いこなすための重要な鍵です

M言語を学ぶ目的の一つは、行列単位での一括処理からの脱却です

シート上でセルを扱うように、Power Queryエディタ上でも1つの値を扱いたいのです

少し、シート上でのセル操作についてお話したいと思います

セル名は例えば「A8」であれば、Aは列名で8は行番号です

この列名と行番号を組み合わせれば、望みのセルにたどり着きます

実は角括弧:[]はシート上の列名に、そして波括弧:{}行番号に相当します

今回はこれらの括弧に、次の2つの方法を通じて慣れて頂くとともに、それぞれの意味合いを掴んて頂きたいと思います!

なお、解説は今回を1回目として、2回に分けて行います

・既存のクエリから角括弧 / []と波括弧 / {}を使い、1つの値を参照する ➡1回目

・空のクエリから3種類の括弧を使って、テーブルを作成する ➡2回目

この3つの括弧の意味合いを掴んだ時には、M言語への苦手意識が薄れているはずです!

目次

今回のポイント

括弧を使ってデータ参照

<まとめ>

今回のポイント

今回の解説にあたっては、そもそも、Power Queryとは何なのか?という点がとても重要です

エクセルはもともと表計算ソフトであり、データベースではありません

Power Queryは、エクセルをデータベースとして使用できるようにするツールです

ですので、エディタ内ではデータベースとして使用するための「データの構造化」が行われています

この構造化が「Power Queryは何か?」を理解するためのキーワードです

まずは、構造化には4種類の概念があることを常に頭に入れておきましょう!

①値

値の種類には、主に次のようなものがあります

・1/ 整数(数値)

・b / テキスト(文字列)

・2021/03/04(日付)

今回の解説で使用する値の概念は、もっと本源的なものです

例えば、1は数字ですが、データベース上は2つの型式になりうります

今回解説する値の概念に照らすと、1は整数でもない文字列でもない、ただの「1」です

②リスト

①の値が、列方向に順次並べられたものです

通常の列とは違います

その点は後で解説します

③レコード

行方向に、複数の②のリストを1行で組み合わせたものです

④テーブル

上の②と③を組み合わせたものです

これらの4つの概念を頭に入れたところで、本格的な解説をはじめます

括弧を使ってデータ参照

今回は、3つの列から構成される、次の画像のデータを解説に使用します

上の画像の表から括弧を使って、様々な参照作業を行うわけですが、まずは参照作業を行い易くします

ちなみに、この章では角括弧 / []波括弧 / {}による参照しか行いませんので予めご了承ください

 参照作業を行い易くする為に、下のGIF画像のように数式バーのマークをクリックし、数式バーの内容を前ステップ名で確定させてます

これで数式バーにて、前ステップ名の次に括弧をつなげていくだけで参照作業ができるようになります

角括弧 / []による参照

角括弧 / []の中には、基本的には列名のみが入ります(列名以外も入れるパターンは後述)

では、数式バーに次の内容を入力してみます

➡ = 変更された型[連番 / 1列目]

すると、次のGIF画像 のように、前述のデータの1列目が参照されます

下の画像の赤丸の箇所に注目してくみてください

リストとして出力されているのが良く分かります

 元の「列名」である「連番」の記載がどこにもなく、データ形式「整数」の表示もありません

変換タブでリスト変換した時と同じ画面になっています

前ステップの列の内容をそのまま参照する場合には、角括弧 / []を2重にして[[連番]]にします

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M言語に慣れる_7回目~空のクエリからテーブル作成~

【M言語はむずかしくない!】今回は、空のクエリから、3種類の括弧を使ってテーブルを作成します。テーブルを作成した後は、M関数も作成を行います!その際、M関数を使いやすくする方法についてもあわせて解説します!!

前回は2種類の括弧を使い、エディタ内で各種参照を行いました

角括弧 / [] ➡ リスト、列の抽出

波括弧 / {} ➡ レコードの抽出

前回で、M言語における2種類の括弧の役割がおぼろげながら見えてきたと思います

 今回、3種類の括弧を使ってテーブルを作成した後は、過去に紹介した方法とは別の方法でM関数を参照する方法についても解説します!

3種類の括弧に慣れると、M言語がグンと理解し易くなりますし、応用も効きます!

ぜひ、実際に手を動かして取り組んでみてください

まずは、空のクエリを作成するところから行います

なお、

他のクエリも後程参照したいので、演習を行う際には、既存クエリが存在するファイルを使用してください

目次

準備作業/空のクエリを作成

リスト作成

レコード作成

テーブル作成

M関数の用法を参照・作成/列名変更

<まとめ>

準備作業/空のクエリを作成

まずは空のクエリから作成します

「データタブ」➡「データの取得」の順でクリックします

その後、下の画像にて黄色に印をつけた箇所を上から順にクリックします

そして、下の画像にある「空のクエリ」をクリックします

するとエディタが開き、空のクエリが立ち上がります

リスト作成

リストは波括弧 / {}を使用して作成します

①値が1個

では、数式バーに={“a”}と入力してみます

リストができ、値がリストに1つ入りました

②値が2個

では、={1,2}と入力してみます

リストができ、値がリストに2つ入りました

③値が10個

こちらは、実際に使う機会がないとは思いますが、エディタ内でデータの構造化が行われていることを肌で感じてもらうために紹介します

={1..10}と入力すると、1から10まで自動的に値が作成されます

④リストが2個:各値1個

波括弧の中にコンマ / ,を介して2つ波括弧を入れると、リストが2個できます

入力はこちらのように入力します

= {{“a”},{“b”}}

上の画像の上下どちらかの”List”をクリックすると、適用したステップ画面に「ナビゲーション」が追加されます

上のGIF画像を見ると、ファイルやフォルダからデータを取得する時に出てくる「ナビゲーター」画面の意味合いが良く分かると思います

⑤リストが2個:各値2個

入力はこちらのように入力します

= {{“a”,”b”},{1,2}}

上の画像の、下のリストをクリックすると、下の画像のようにリスト内容が表示されます

レコード作成

角括弧 / []を使用して作成します

①値1

こちらは=[見出し1=値1]と入力します

①値2

こちらは=[見出し1=値1, 見出し2=値2 ]と入力します

レコードは行方向で通常並んでいますが、今回のように数式バーに直接入力した時は、表示のされ方が列方向になります

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