Power BI データ構造が同じ複数ファイルの取込み

フォルダアクセスは、テーブル構造が同一の複数ファイルを単一の論理テーブルに組み合わせるのに便利な機能です。この機能を使用して毎月の売上情報の複数ファイルを取込みます。

１．データ準備

「Power BIでデータ構造が異なる複数ファイルの取込み」の「２．複数ファイルのデータ取込み」が完了していることとします。未だ対応されていない場合は、データ取込みをお願いします。下記のようにデータソースを配置し、Power BI DeskTopにデータ反映されていれば事前準備は完了です。

・データソースの配置

• データ

１－１．売上情報

毎月の売上情報2022年7月～2022年9月までを「１．データ準備」でデータソースを配置した同一フォルダに保存します。

• 売上情報_2022年7月.xlsx

• 売上情報_2022年8月.xlsx

• 売上情報_2022年9月.xlsx

２．複数ファイルのデータ取込み

フォルダアクセスを使用し複数ファイルを一括で取込みます。

２－１．データソースを取込み

Power BI DeskTopを起動し、メニューバーから「データを取得」をクリックします。

「詳細」をクリックします。

「フォルダー」を選択し「接続」クリックします。

「１．データ準備」でデータソースを配置した同一フォルダを選択し「OK」をクリックします。

「データの変換」をクリックします。

２－２．Power Query エディター起動

Power Query エディターが起動し、データソース一覧が表示されます。
マージするデータソースは、「売上情報.xlsx」「売上情報_2022年7月.xlsx」「売上情報_2022年8月.xlsx」「売上情報_2022年9月.xlsx」の４ファイルです。これ以外のデータソースは除外します。

２－３．Power Query エディターで修正

「メニューバー」から「行の削除」を選択し、「上位の行を削除」をクリックします。

１行目～３行目までの「取引先.xlsx」「取引先r担当者.xlsx」「商品.xlsx」は除外するため「行数」に３を入力し、「OK」をクリックします。

「売上情報.xlsx」、「売上情報_2022年7月.xlsx」～「売上情報_2022年9月.xlsx」が表示のみが表示されています。「Content」の「↓↓」をクリックしFileを結合します。

「Sheet1」を選択し「OK」をクリックします。

「売上情報.xlsx」、「売上情報_2022年7月.xlsx」～「売上情報_2022年9月.xlsx」のデータが「20221002」にマージされています。

２－４．Power Query エディターの変更を保存

「20221002」に2022年6月までの売上情報と2022年7月～2022年9月までの売上情報がマージされています。「売上情報」を削除し「20221002」を「売上情報」に名前を変更します。

「20221002」を選択し名前を「売上情報」に変更し「閉じて適用」をクリックします。

２－５．データ取込み確認

「ホーム」タブを選択し「データ」を選択し「売上情報」をクリックします。
「2022年7月.xlsx」～[2022年9月.xlsx]のデータが取り込まれ、既存の売上情報とマージされていることが確認できます。

３．レポートの確認

３－１．売上情報レポートの確認

新規にレポートを作成しておらず、「Power BIでデータ構造が異なる複数ファイルの取込み」の「３．レポートの作成]のままで表示しています。今回取込んだ2022年7月～9月の売上情報が反映されていることが確認できます。

４．まとめ

データ構造が同一の場合は、１ファイルづつデータ取込みしなくても複数ファイルを一括でデータ取込みできます。今回であれば、売上情報のデータ構造が同一のファイルを「取引先.xlsx」「取引先担当者.xlsx」「商品.xlsx」と分けてフォルダに保存すれば、より売上情報のデータ取込みがやり易くなります