【Excel】Power Queryを語るスレ【Power BI】
パワーピボットで3種類の値の入った列を複数列、行フィールドに入れてフィルターをかけたらどうなりますか?
ANDでフィルターをかけられた結果が表示されますか? 何をどうしたいのかさっぱり分らんけど、
まず3種類の値を3列に分ける方が先なんでねーの? >>327
やはり一つの列には一つの値しか存在してはいけないのですね
私もア以外の値をなくすことによってピボットテーブルで集計する事ができました
https://i.imgur.com/bTwA4tg.jpg
https://i.imgur.com/z7yJTK3.jpg
この様に列を並べて一つのピボットテーブルで集計したいです >>328
「一つの列に一つの値」は基本中の基本、イロハの「イ」やで。
それと、他人に説明するとき、示す文章と絵を一致させるのも、イロハの「イ」や。
よーく、覚えとけ。 >>329
一つの列に一つの値が基本中の基本なので一つの列しか並べられない
という事はわかりました
ではなぜこれがア イ ウの値のある列ではなく、アしかない複数の列を並べる場合だと上手く機能するのでしょうか? ピボットテーブルにもデータモデルに追加すると動作が重くなる とか メモリ不足等のエラーメッセージが出る という事はありますか? データモデルとワークシートの両方に読込むと
おかしくなる時がある
って話でねーの? >>330
この馬鹿はあちこちで聞き回って聞かれたことに答えもしないクズ >>331
データの格納効率(圧縮率?)はワークシートよりデータモデルの方が良いらしい
でもその処理で余計にCPUやメモリは消費するかもしれないね 列にフィルターを掛けます
フィルターされた のステップが挿入されます
このステップのコードをコピーすれば何回でも流用できますか? SQLの基本を解説する本を読んでいてパワークエリに通じるものを感じます
つまりそもそもSQLを覚えましょうという事なのでしょうか? パワークエリはSQLでできる事をさもすごい新機能の様に言っているだけでしょうか? M言語とSQLが同じに見えるかわいそうな子
SQLのQがなんだか分かるようになるといいね Pythonを少し触りはじめた人がExcelでは上手く作れない複雑な計算(数学?)のグラフがPythonだったら簡単に作れると驚いていたのですが、それはデータベースとかライブラリだからだとしたらそういう事だったのかという感じ パワークエリでPythonを動かす人もいるのでしょう? リレーション先のテーブルにある別カラムを条件に、棒グラフの1本だけを色変えたりできないかな? ん?
どういう集計のどういうグラフか、詳細が分らないが、
条件使ってPowerQueryか関数で別系列に出来るなら、
色付け自体は固定的にグラフの設定
棒グラフじゃないけど、例えば、
最大値を別の色のマーカーにしたいとき、
最大値の系列を別に作って、他データを#N/Aにして
その1点だけ、あたかも別系列で重ねて表示させる、
なんてことはよくやる。
系列名が動的に変わるならVBA
とか。 List.TransformManyの存在理由が納得できるような使い方の例を示してください。 pdf表のデータ・スクレイピングは難儀だけど、
例えば、毎月発表される東電パワーグリッドの再エネ接続量のこのファイル、
https://www.tepco.co.jp/pg/consignment/system/pdf/newenergy_hondo_backnumber.pdf
これから%の表は抜きで
電源種別、申込ステータス、年月ごとの容量(万kW)をリスト化にするには、
・ページ番号・行番号・列番号使って、
・いったん時系列・項目・データ部に分け、
・番号を頼りにマージで再合成
すれば、PowerQueryでも出来んのね。 Webデータを読み込むクエリーで
ステップを重ねていって、途中でエラーになったとき(例:該当するデータがない等)、
その後のステップを飛ばして(if then elseでやるか・・・)
データがないのテーブルを#tableで生成して終わるような処理は
出来るかな? 初歩的な質問かもしれんのですが、この動画https://youtu.be/tFrjr3IiIlM?si=nYS3GRwPgYwMprmO 見ながら勉強しててドリルダウンまで行ったんだけど何故か綺麗に左からGDP順でドリルダウにならず…国名の五十音順になってしまうのって何故だと思う? 総務省が発表している年次都道県別の年齢階層人口データ(Excelブック)を
2段の関数クエリ(シート別・男女別)を使ってリストに変換する説明
www.youtube.com/watch?v=jDIwpBCVibY
関数クエリの使い方をコンパクトにまとめていた