タグ別アーカイブ: M言語

【Power Query豆知識】ちょっとしたM関数の書き方の工夫でステップ数を削減する方法

どうしてもクエリが長くなってしまい、後で見返しても内容がよくわからず困っているという声をよく聞きます

今回は、M関数の書き方を工夫してステップ数を削減する「ちょいテク」を紹介します

カスタム列の追加時

カスタム関数を追加した後に、形式を行うことがあります

下の画像では、上の画像のランク列をテキスト形式に変更しています

このやり方だと、形式変更のステップが追加されてしまいます

このケースの場合は、カスタム列を作成したステップに戻り、数式バーに一文を足します

足した一文はこちらです

,Text.Type

この一文を足すだけで、カスタム列の追加と形式変更(テキスト形式への変更)が同一ステップで行えます

では、整数形式に直す時にはどうコードを書くのか?

いちいちすべてコードを覚えておく必要はありません

下の画像は整数形式に直した時の数式バーの記述です

一度、整数形式に変更するステップを追加した後に「コードを把握」し、カスタム列の追加ステップを修正した後、形式変更のステップを削除すればいいのです

列の削除

ある列を削除した後に、別の列を削除したくなることはよくあります

この時は、最初に列を削除したステップに、2度目の内容を追加します

下の画像は1度目に列を削除した時の数式バーの内容です

こちらの波括弧:{}内に2度目に削除した列名を追加します

これで、2度目に列を削除したステップは不要となります

列名に空欄が入っている時は注意が必要です

この時は列名をコピーした方が早いです

<まとめ>

今回は、ちょっとした長いクエリを短くする工夫を紹介しました

今回の内容で一気にステップ数が減るわけではありません

ただ地道に工夫を積み上げると成果には確実につながりますので、ぜひ今回のような工夫を積み上げるようにしましょう

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UDEMYの動画コース「Power Queryを極めたい人必見!!M関数講座」の無料・勉強会の開催報告

昨日、リリース済みのUdemy動画コース「Power Queryを極めたい人必見!!M関数講座」の無料勉強会を開催しました

参加して頂いた皆様には感謝の一言です!

今後の動画コースの内容、並びに、Power Queryの技術改善に多くの示唆を得ることができました!

今回の勉強会では2点「let式を使用した複数ステップの集約」「クエリの関数化」に絞ってお話させて頂きました

長いクエリの対策

Power Queryは便利なので、Power Queryに慣れてくるとどうしても適用したステップが長くなります

ステップが長くなると、後で見返してもどこがどうなっているのかわからなくなったりします

この点が、皆でPower Queryを共有して使う時にも問題となります

今回、日常的に業務でPower Queryを使用している参加者の皆さんと議論させて頂き「長いクエリ」への対策が必要なことがよく認識できました

そして「let式を使用した複数ステップの集約」の技術が長いクエリへの対策に役立つことも、参加者の皆さんに意見や感想をお聞きしてよく認識できました

下の画像のように、カスタム列作成画面でlet式を使用すれば複数ステップを1つのステップに集約することができます

しかも、コメントなども入れれば処理が複数ステップに分かれている場合よりもステップの意図がわかりやすくなります

let式の文法に慣れる必要がありますが、この方式を積極的に使えば、長くクエリをシンプルにわかりやすくできます

クエリの関数化

「販売単価の列」「生存原価の列」と「販売個数の列」を乗算し「利益を計算する列」を作成するなどのカステム関数はこのブログでも紹介しました


今回解説したのは、クエリ自体を関数化する方法です

通常のカスタム関数では各行にて1つの値(販売単価、製造原価、販売個数⇒利益)が出力されますが、クエリの関数化の場合には値の代わりにテーブルが算出されます

今回紹介したのは、ファイル内のテーブルを取得するクエリの関数化ですが、思った以上に使い道がありそうです

複数ファイルを取得するのは、フォルダ内の複数ファイルを取得する方法でも行えます

参加者からおききしたのですが、この方法だとクエリが重くなり、フォルダからファイルを幾つか抜き出すケースもあるそうです

確かにフォルダ内のファイル一括取得は便利ですが、日常業務では確かに頻発しそうな問題だと感じました

今回紹介したデータ取得するクエリの関数化ではフォルダ内のファイルを細分化して取得することができるので、クエリが重くなる可能性を低くできます

データ取得以外にもクエリの関数化の用途がありそうなので、今後も積極的に研究していきたいと思います

<まとめ>

今回は本当に貴重な意見をいくつもお聞きすることができました

今後もユーザーの方との交流しながら、自分自身のスキルアップを図っていきたいと思います

Udemyの動画も頂いた指摘を基にして修正を行っていきたいと思います

⇒Udemyの動画・詳細はこちらから

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【パワークエリ・チャレンジ】パワークエリを使用して月間スケジュール表を作成する

 今回は、開始時間・終了時間・担当者を可変で指定できる月間スケジュール表(記入用)を、Power QueryM言語の技術をフル活用して作成します

4月1日であれば、13時から15時まで1時間刻みで行が自動で用意されます

担当者も可変にできます

一番のポイントは「開始」「終了」時間の判定列を、日付(1~31)と時刻(0:00~24:00)を網羅した表に作成することです

しかも判定用の列は2列用意します

判定列を作るためには、複数のクエリを用意し、クエリ内にキー列を作成しておくこともとても重要です

キー列:yyyy/MM/dd hh:mm

内容的に大きめの内容なので、今回はポイントの羅列で失礼させて頂きますので予めご了承ください

Power Queryでここまでできるのか?という点を感じて頂けたら幸いです

今回の内容の参考記事についても事前に紹介させて頂きます

複数データの組み合わせ/クエリのマージ~中級編1回目~

見出しがセル結合により2行になってしまっている表をデータ活用1~上級編2回目~

IF式を組み合わせて列作成~上級編10回目

M言語に慣れる_4回目~特殊テンプレート作成~

【パワークエリ・チャレンジ】1列のデータから複数列のテーブルデータを作成する

変換した列の追加~中級編10回目~

ポイント

各種データの用意

今回、想定する作業は以下のスケジュール表から、必要な時間だけ記載され、担当者も記載された完成スケジュール表を作成することです

スケジュール表

下の画像が完成スケジュール表です

完成スケジュール表

実際にPower Queryのクエリを作成する前に、3つの表(日付データ、時刻データ、担当者)を用意します

日付データと時刻データについては、あとで組み合わせて、次のようなクエリ(日付時刻クエリ)を作成します

こちらの結合済みの列は後でスケジュール表とマージして「開始時間」「終了時間」を紐づけるためのキー:yyyy/MM/dd hh:mmになります

日付データ

4月のスケジュールであれば、1日から30日までを用意します

*ホームタブの連続データの作成を活用するとデータの用意が早いです

時刻データ

どの月かは別にして0:00~24:00までを用意しておきます

こちらは固定になります

担当者

こちらも用意します

日付時刻クエリとスケジュール表クエリのマージ

前述のように日付と時刻を組み合わせて作成した日付時刻クエリはスケジュール表クエリとマージして、開始時刻と終了時刻を紐づけます

マージするためのキーはyyyy/MM/dd hh:mmになります

スケジュール表をマージするためにも、事前にスケジュール表はピボット解除を行っておきます

そして日付と時刻の列はマージして「yyyy/MM/dd hh:mm」のキー列を作成しておきます

フィル機能の活用

キー列をもとにして、2つのクエリをマージするとキー列に「開始時間」「終了時間」を紐づけることができます

但し、開始時間と終了時間を判定するには、判定列が1列だけでは不十分です

1列だけだと、終了⇒開始(上の画像だと16時以降)までの時間帯が判定できないからです

フィル機能を使って、下に埋めた列を作成します

2列あれば、残すべき行を特定できます

IF式

判定列を利用して、残すべき行を判定します

判定2が開始の場合には行を残します。判定1と2が終了の場合にも残します

*1の場合は行を残す、0の場合は行を削除する

逆にそれ以外は行を残しません

担当者の紐づけ

担当者はカスタム列を作成してリストで紐づけを行います

*担当者はクエリ名です

リストで紐づけを行い、展開した状態が下の画像の状態です

ピボット処理

担当者の列の内容は、下の画像のように見出しにします

この表の値欄は空欄になるので、ダミーの列を事前に追加しておくのも大きなポイントです

その後にピボット処理を行います

最後に

以上が今回のポイントなのですが、作成していくと、ところどころで並び順が変わってしまうと思います

その際には、インデックス列を追加して調整を図ったください

今回は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

参考までに今回のサンプ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

M関数逆引き辞典はこちらから!

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

ブログ管理人・Udemy講座

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ま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フォーマンス向上~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
複数リストを1対1の関係でうまく組み合わせる 1行に複数の値を持つリストを複数組合わせる場合に、リスト間で1対1の関係になるようにします(例:8月2日/月、火、水➡8月2日/月) Table.FromColumns/複数のリストからテーブルを作成
列名をダイナミックにしたピボット解除を行う 新たな列を追加した場合でも、並べ替える列とそうでない列をコントロールできるようにする Table.ColumnNames/列名リストを作成
PDF変換の応用~フォルダに入れた複数PDFから都合良くデータを切り取る方法 複数のPDFファイルから都合よい箇所だけデータを一括抽出できるようにする Table.RemoveFirstN/指定行から上の行を削除
List.PositionOf/リストの中から特定文字列のリスト内位置を抽出
【POWER QUERY裏技】フォルダにある複数ファイルから特定のシートのみを可変で取得する方法 フォルダ内のファイルを一括で取得する際に、パラメーターを使用して取得するシートを可変にします Excel.Workbook/Excel ブックの内容を返します。

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をクラウドで活用する方法~POWER AUTOMATE使用~ DataverseとPower Automateを組み合わせて、Power Queryをクラウドで活用します
(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? ピボット解除と複合キーを活用して2つの表を比較しやすくします
どの行が追加、削除されている?~結合の6種類~ 結合の各種類をつかいこなせば、行の追加や行の削除の状況が一目でわかります
【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 行列双方向にセル結合がある表をテーブル形式に直します
【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 実は行列の入れ替えを行えば、列方向でのフィルター処理が可能です
【パワークエリ・チャレンジ】1列のデータから複数列のテーブルデータを作成する 余りの計算とピボット機能を組み合わせて1列のデータから複数列のテーブルデータを作成します
【M言語実践】グループ別に累計を集計する方法 グループ別に累計値を集計する方法を解説します
【M言語実践】顧客の2回目のリピート率を分析する方法 通常のエクセル処理であれば相当煩雑な分析処理をM言語を活用して簡略化します
M言語実践】グループ別にIDを設定 グループ別に連番を採番した上で桁数を揃えてIDを作成します
マスタデータの履歴管理を行う方法 マスタデータが重複している場合に、日付が最新のもののみを表示する方法を解説します
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
パワークエリエディターで行コピーを行う方法 M関数を使用して行をコピーして複数にする方法を解説します
MICROSOFT POWER QUERY~ACCESSとEXCEL連携~ 特殊な方法でAccessと連携する方法を解説します
POWER QUERYって???合計を計算する グループ化による合計金額の計算方法を解説します
POWER QUERYって何???連番作成 連番を作成する方法を解説します
POWER QUERYって何??パワークエリの使用メリット パワークエリを使うメリットの一つは履歴の管理が便利な点があげられます
POWER QUERYって何???~ACCESSとエクセルの連携~ 通常の方法にてAccessと連携する方法を解説します
ピボット解除を複数列を軸にして実行する 複数列を軸にして縦縦並びを縦横並びに変える方法を解説します
IF 式の中でOR条件とAND条件を使う方法~POWER QUERY~ ANDとORの指定を小文字で行うのがポイントです

【Power Query裏技】フォルダにある複数ファイルから特定のシートのみを可変で取得する方法

【Power Queryのパラメーターの仕組みを使い、複数のファイルから特定のシートのデータを可変で取得しよう】

Power Queryのフォルダにある複数ファイルから一括でデータを取得する仕組みは驚くほど便利です

この仕組みで大量の転記処理から解放された人も多いのではないでしょうか?

ただこの仕組みには一つだけ問題があります

ファイル内に複数シートがある場合や、シート名が変更になる場合です

今回の記事では、必要に応じてファイル内で取得するシート名を変更できる方法を解説します

今回使用するデータ

今回使用するファイルには次の画像のように複数のシートが入力されています

このような複数シートがある複数ファイルを一つのフォルダに格納しておきます

こちらのフォルダを指定して複数ファイルのデータを一括で取得します

ポイント

パラメーター

今回は過去の記事で解説したパラメーターを使用してシート名を指定します

今回は上の画像にある「sheetName」というパラメーターを作成し、こちらでシート名を可変で指定できるようにします

ダミーの値によるフィルター

こちらも過去記事で紹介した方法です

簡単に可変の値でフィルターをかける方法です

一度、ダミーの値でフィルターをします

その後、前述のようにフィルターをかけた値に可変にするパラメーターを組み入れます

不必要な列の削除、および行のフィルター

今回の処理では、不要な列の削除と行のフィルターを行う箇所が随所にでてきます

フォルダからデータ取得

従来の「フォルダからデータを取得してエディタを開くフロー」と一部違う点があります

今回は上の画像の箇所ではなく、次の箇所から直接エディタを開き、シート選択のステップは省略します

データ成型

エディタを開いて「適用したステップ」を確認すると、次の画像のようにステップが1つしかありません

エディタの中味はというと、次の画像のようにまだファイル内のデータを取得していない状態になっています

こここから、カスタム列作成画面でM関数を使用してデータを成型していきます

その前に、不要なファイルや列を削除していきます

~で始まるファイルはフィルター条件を指定して除いておきます

その後、「Content」「Name」以外の列を削除します

不要なファイルや列を削除したら、カスタム列作成画面でM関数を使用します

M関数:Excel.Workbookでファイル内のデータを取得できるようになります

次の画像が上記の「M関数を含むカスタム列」を挿入した後の画面です

ファイル内のデータを取得した内容を展開できるようになっています

こちらを展開処理します

ただ1回展開処理しても、まだ次の画像のようにデータ成型したと言える状態になっていません

ここから再び不要な列を削除した後、データ/Data列を展開処理します

ここから、データの1行目をヘッダーにします

その後は不必要な列は削除し、不必要な行はフィルターしておきましょう

*シート名の列は残しておきましょう

パラメーターの作成及びシート名でのフィルター処理

ここからはポイントの項で前述したパラメーターを作成します

上の画像の「新しいパラメーター」をクリックして次の画像の画面を開きます

現在の値には取得したいシート名を設定します

これでシート名を可変にするパラメーターは作成できました

その後、ダミーの値でシートをフィルターします

ここで数式バーに注目してください

ダミーでフィルターした値が数式の中に組み込まれています

こちらを設定したパラメーターで置き換えます

フィルターされたシートがData_202202➡Data_202201に変わりました

これで処理は終了です

試しにパラメーターの設定値を他の値に変えてみます

パラメーターの値に合わせてフィルターされるシート名が変更になっています

<まとめ>

今回は複数ファイルの中にある複数シートの中から、特定のシートのデータのみを一括で取得する方法を解説しました

パラメーターとダミーでフィルターを行う仕組みを組み合わせると、意外と簡単にシート名を可変で取得する仕組みが構築できます

ただ、無駄な列の削除や不要な行のフィルター処理が多い点が難点です

この点さえクリアーすれば、一度作成したパラメーターを何度でも使い回せますので、シートの管理がとても楽になります

ぜひ試してみてください

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【パワークエリ・チャレンジ】1列のデータから複数列のテーブルデータを作成する

【割り算の余りの算出とピボット機能をうまく使ってVBAと同等の処理を行ってみましょう】

今回は下の画像のように1列のデータから、画像右側のようなテーブルデータを作成してみます

ポイント

ポイントは1列のデータの中で、何行目を何列目にするのかを明確にすることです

「何行目を何列目」にするかが分かれば、実はピボット機能(ピボット解除の逆)で簡単にテーブル化が行えます

インデックス列の追加と余りの計算

解説はエディタからはじめさせて頂きます

1列のデータをテーブル化してエディタを開いたら、空白をフィルターで取り除いた後に、下の画像のようにインデックス列を追加します

その後に「何行目を何列目にするか?」の印を作るために「インデックス列」を3で割り、余りを算出します

上の画像にて黄色の箇所をクリックした後、開いた画面で3を指定します

すると次の画像のような列が追加されます

引き算の追加

このままピボットをすると次の画像のようになります

空欄が混じってしまい、テーブルデータとしての規則性がありません

ですので、上の画像の「インデックス列」の代わりに3行毎集約するキーが必要になります

今回は、インデックス列から剰余の列を引くことで、下の画像のように集約キーを作成します

この引き算の処理により山田さんから始まる3行はに、木村さんから始まる行はに集約されます

引き算は余りの計算と同じ「標準」で行います

ピボット処理

では集約キーができたので、ピボット処理にて剰余の列の内容を列名になるようにします

このピボット処理は、「剰余列」を選択した上で、変換タブから行います

 列のピボットをクリックしたら、値列は列1の内容になるように指定してください

 そして、「詳細設定オプションにて」上の画像のように「集計しない」を指定してください

これで列名を変更して、無駄な列を削除したら完成です

<まとめ>

今回は、意外な方法で1列のデータから複数列のテーブルデータを作成しました

改めてPower Queryのピボットなどの機能は素晴らしいと感じました

 今回のケースは特殊であり、実際の使用機会はあまり想像がつかないですが、データ整形の際には断片的に活用できる機会も多いかと思います

ぜひ一度チャレンジしてみてください

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【M言語実践】グループ別に累計を集計する方法

過去2回の記事でM言語を実践的に活用する事例を紹介しました

この2回の記事で共通するのは「グループ毎に連番を付与」する技術を使用していることです

今回も「グループ毎に連番を付与」する技術を有効活用して、グループ毎に累計を集計します

M関数のList.FirstNと連番をうまく組み合わせれば、意外と簡単に行えます

ポイント

List.FirstNとは?

List.FirstNは指定されたリストから、指定した条件のリストを作成します

文法としては「=List.FirstN(リスト,条件)」と書きます

例えば、

=List.FirstN(リスト,1)とした場合は1個の値が含まれるリストを作成します

=List.FirstN(リスト,2)とした場合は2個の値が含まれるリストを作成します

このList.FirstN関数の第二引数の条件のところに、グループ別の連番を指定することで、累計の元となるリストを作成します

元データ

今回解説に使用する元データは、下の画像のデータです

こちらのデータのグループに、エディタ内で連番をまずは付与します

上記の画像のようにM関数/Table.AddIndexColumnの第一引数にした列/テーブルは、後でList.FirstN関数の第一引数にしますので削除せずに残しておいてください

List.FirstNによるリスト作成

元データに連番を付与したところで、Power Queryエディタ(以降、エディタ)上で、詳細/テーブルの受注金額をM関数の第一引数、連番を第二引数にしてカスタマイズ列を作成してみます

するときちんとリストが作成できています

では、作成されたリストの中味を見てみます

連番(東京)が1の時には、作成した行の値のみが含まれています

では、連番(東京)が2の時はどうでしょう?

1つ上の行の値と該当行の値がリストに含まれています

今度は、大阪の連番1の場合を見てみましょう!

きちんと大阪の1番目の値/1700000のみが含まれています

作成されたリストの合計

List.FirstNにて各行に作成されたリストは累計の元になるリストになります

最後の仕上げとして、こちらのリストをM関数/List.Sumで合計します

すると、下の画像のように累計が算出されます

<まとめ>

 今回は、M関数/List.FirstNとグループ別の連番を組み合わせて、グループ別の累計を集計しました

今回の集計には、行別のリストが度々登場します

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-74.png

この辺りは、手を動かして直感的に理解していった方が習得が早いと思います

とにかく手を動かして身に付けていきましょう!
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【M言語実践】顧客の2回目のリピート率を分析する方法

 パワークエリはとても便利ですが、M言語となると使い道がよく分からないと思います

今回は、M言語を使用した実践的な分析手法を紹介したいと思います

私は以前、EC通販会社に勤めていました

 EC通販では顧客の顔が見えないので、データからどういう顧客がいて・どういう行動をしているのか・を分析する必要があります

様々な分析を行いましたが、指標として一番重視していたのが「顧客の2回目リピート率」です

顧客の2回目のリピート率が何故重要なのか?

 これには様々な理由がありますが、一番の理由は2回目のリピート率を少しでも改善すれば、売上が長期的に増加するからです

読者の方でも外食をした際に「あの店には2度と行かない・・・」という経験をした方も多いと思います

 逆に同じ店で2度食事をして、その店に慣れてくると3回目、4回目とリピートする意欲する気が高くなると思います

 ビジネスでも「2回目のリピート」というハードルをクリアすることの意義はとても大きいのです

ただし、普通にエクセルで2回目のリピート率を算出しようとするとかなり面倒です

私は一時期、IF関数で注文回数を付与して、2回目の注文だけシートを分けたりしていました

ましてや、2回目のリピートの有無別に顧客分析をしようとするとかなりハードルが高いです 

ところが、M言語を使えば2回目のリピート率は意外と簡単に算出できます!

ポイント

今回使用するデータは会員別の注文データです

 上の画像では2回目の注文があった会員に黄色の印を付けましたが、2回目の注文があった会員もいれば、そうでない会員もいます

ここからまず、会員番号毎に注文回数を付与します

そして、上の画像の表から次のような表を作成します

上の画像では、その前の画像の表から注文回数を「1回」に絞り込んであります

結果として、会員番号の列は会員番号が重複なく並んでいます

そして「2回目判定用」なる列が追加されています

こちらは注文回数の差分です

こちらの差分は注文回数を「1回」に絞り込んだ場合にはになります

この列が1の会員は2回目の注文があった会員です

 つまり、「2回目判定用」の列の合計を「注文回数」の列の合計で割れば2回目のリピート率が出るという仕掛けになります

(注)尚、上記の画像のデータ以前に注文履歴は無いという前提で解説を行わせて頂きます。ですので、本当は初回の注文ではないのでは?という疑問は持つ必要はありません

注文回数の付与

ポイントで解説した通り、まずは会員番号別に注文回数を付与します

こちらについての詳細については、過去の記事をご確認をお願いします

大きく分けて2つ行うことがあります

1つ目は、グループ化です

会員ID別(会員番号別)に「すべての行」でグループ化を行い、会員ID別にテーブルを作成します

次にカスタム列・作成画面にて、テーブル別にM関数/Table.AddIndexColumnを使用して連番を付与します

すると、注文回数が連番で付与されます

注文回数の差分の算出

こちらについても詳細は過去の記事をご参照願います

この差分を算出するには、パワークエリでは本来は困難な「セル単位」や「行単位」の処理に踏み込む必要があります

ポイントとなるのは、こちらも「連番」です

上の画像のように連番をつけると、連番と画面左の行番号とが対応するようになります

ちなみに、M言語は0ベースなので、実際にM言語で使用する1行目は0になります

ここから波括弧:{}を使用します

波括弧は行番号を表します

例えば、注文回数{0}とした場合には、注文回数列の1行目のデータなります

この波括弧と連番をうまく組み合わせることで、注文回数の差分を算出します

上の画像にて黄色の印を付けた波括弧内は、注文回数の各行の1つ下の行番号の値になります([注文回数]の前のDataは前ステップの名称になります)

つまり上の画像内では、注文回数列をA列だとすると<=A3-A2>と同様の計算が行われています

ちなみに、try~otherwiseとすることでエラーを回避しています

注文回数の絞り込み

 上記まで行ったところで、エディタを確認すると以下の画像のような状態になっています

ここから注文回数の列にフィルターをかけます

こうすれば注文回数の列は「1」のみ、2回目判定用の列は0か1になります

ここまでくれば、後は各列を合計して2回目のリピート率を算出するだけです

合計にはM関数/List.Sum関数を使用します

 上の画像では、2つの合計値を/で割り算をすることでリピート率を算出しています

%の表示にしたい場合には、List.Sum関数でリスト化した内容をテーブル化した上で%に型式を変えます

<まとめ>

今回はM言語の仕組みを使用して、2回目のリピート率を算出しました

2回目のリピート率を算出するのに、主に2つのM言語の技術を活用しました

1つ目はグループ化を通じて各グループ毎に連番を付与する仕組みです

2つ目は注文回数の差分を連番と波括弧を組み合わせて算出する仕組みです

 この2つの技術を通じて、注文回数と2回目の注文有無を0か1で表現できるようにしました

 今回は2回目のリピート率を算出しましたが、本当に大事なのは2回目のリピートがあった会員とそうでない会員との違いは何かを調べることです

 今回作成したクエリを複製して途中のステップを削除すれば、会員番号別に注文の有無が表示できます

 他のデータを会員別に紐づければ、2回目の注文があった会員とそうでない会員の購入している商品の違いなども調べることができるはずです

 更に注文回数の差分を抽出する仕組みを応用して、初回から2回目までの日数なども調べることができます

M言語が本当に有効なのはこういった複雑な分析が必要な場面だと思います

 特にグループ化から連番を付与する仕組みと差分を算出する仕組みは、分析作業にて使う場面も多いと思いますので、しっかり活用できるようにしておきましょう!


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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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