このブログでは、組織でDX推進を担う方への支援を目指し、株式会社メディアフュージョンの若手外国人DXエンジニアがDX技術情報を発信いたします。日本語表現に不慣れな点はご容赦ください。
Power Query M: Table.TransformColumnsでテーブル型データ等を含む構造化列を変換
Table.TransformColumnsで書式が異なるデータを含む列を処理します。
Value.Is、Text.Combine
テーブル型、Power Query Mにおいて多用するデータ型、重要です。
Power Query でのほとんどのデータ変換はテーブルに基づいているため、テーブルの作成方法を理解しておくと、後で多くのデータ変換の問題を解決するのに役立ちます。
kintoneはExcelよりどこが便利、標準機能だけでどこまで作れるの ？
こんな場面に遭遇するとkintoneにチャレンジするのですが、多くの人が壁に突き当たります。ノーコードツールと言われているけど、標準機能ではExcelで簡単に出来ることが、kintoneでは出来なかったり、データベースだったらこれくらいは出来てほしいのにと思ったりします。そう、ノーコードツールはまだまだ発展途上で、標準機能で出来る範囲をあらかじめ知っておかないと、kintoneの場合だといつの間にかJava Scriptを覚えないといけなくなってしまいます。この記事ではkintoneはどんな時に必要で、標準機能でどこまで作れるかをお話したいと思います。
より強力なデータ変換のために Power Query M リストを理解する
リスト型のデータは複数の値の一覧を一つの値として扱うデータ型です。Power Queryのデータ変換プロセスでよく使用されます。
Power Query M の関数の基本(パート2）
Power Query では、独自のカスタム関数を作成する方法が数多くあります。関数の機能が単純か複雑かに応じて、単純な関数の場合はクエリに直接記述することができますが、コードを読みにくくなります。
Power Query M の関数の基本（パート1）
Power Query には、関数ライブラリから取得するだけで使用できる組み込み関数が多数用意されており、目的に応じて独自の関数を作成することもできます。
Power Query M 言語 の 型
型が未定義のデータをデータ モデルに読み込む代わりに 、Power Query であらかじめデータ型を設定すると、Power Query で値をより構造化されたデータ セットに分類し、より効率的なデータ モデルを作成できるようになります。
Power Query M言語 最初の一歩
Power Query でデータの変換を実行すると、コードが自動的に生成されます。 したがって、M コードを自分で記述する必要はありません。
ただし、M コードの記述方法を学習する必要がある場合があります。 これには、カスタム関数の作成、より複雑な変換の実行、最適化、カスタム コネクタの構築が含まれます。