Table.Combine

前回の小ネタ集はPower Queryのショートカットについて紹介しましたが、今回はM関数の中で、非常に便利なものをいくつか紹介します。

データクレンジングが Power Queryの主な役割だと考えるなら、避けて通れないのがデータの組み換え。 他のアプリからデータを読み込んだら、こんな形だったってことが時々ある。 いわゆるｎ行一組のデータ（画像は6行）。これを項目別に組み換える場合、「数式かマクロか」になりがちだけど、クエリでももちろんできる。 よく見かける記事はインデックス列を追加→整数除算列を追加→剰余を求める→列のピボット……というパターン。セル範囲が「データ範囲」と名前定義されているものとしてクエリを作成する。 let 項目名 = {"氏名","郵便番号","住所","電話番号","FAX番号","メールアドレス"},…

複数のテーブルをまとめる際、「クエリの追加（Table.Combine）」を使う前に必ずやっておかないといけないことがある。それは列名の統一。 例えば、下記のような列名が統一されていないテーブルが３つあるとする。 テーブル1 = #table( type table [名前=text, 部署=text, 役職名=text], { {"鈴木", "総務部", "係長"}, {"田中", "総務部", null} } ), テーブル2 = #table( type table [氏名=text, 部署名=text, 役職名=text], { {"山田", "人事部", "課長"}, {"藤本", …

過去3回にわたり、書式が異なるデータの集計に関するTipsを紹介してきました。最終回は予告通り、クエリのパフォーマンス問題とTable.SelectColumnsについて話をしていきます。なお、下記サンプルをダウンロードした場合、①～③まで読んでおくことをお勧めします。 サンプルファイル（フォルダパスの修正方法は下記第1回をご参照） https://bit.ly/3ri8LcH

前回は書式が異なるデータを集計しようとした場合、いくつかハードルがあることを話しました。 サンプルファイル（フォルダパスの修正方法は上記第1回をご参照） https://bit.ly/3ri8LcH 今回はその続きで、いくつかのテクニックを使って簡単にデータを抽出できてしまうことを紹介したいと思います。

Excelでデータ分析をやったことがある人であれば、データクレンジング*1ほど、時間が掛かる作業はないと知っているはずです。Excelのヘビーユーザーであるほど、書式の異なるデータを”マッサージ”して1つのデータセットとして結合する作業をしてきた経験が多いのではないかと思います。私もそのうちの1人で、Power Queryを使用する前までは以下のステップをベストプラクティスとして考えていました。 *1:データの整備、データの変形等を指す