Power BI 一般的なPower Query エディターを使用したデータ加工②

１．事前準備

データソースを取込み、Power Query エディターでデータ加工を行います。
そのため、「２．値の置換」～「８．列の追加」の該当のデータソースを取込みPower query エディターの起動をお願いします。Power Query エディターの起動方法が解らない方は「Power BI で一般的なPower Query エディターを使用したデータ加工①」　事前準備　を参照願います。

２．値の置換

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「担当者名」：鈴木 四郎 さんの携帯番号が「070-〇〇〇〇-〇〇〇〇」から「050-◇◇◇◇-◇◇◇◇」に変わったため置換します。
「Tel」を選択→「変換」タブを選択→「値の置換」をクリックします。

「検索する値」に「070-〇〇〇〇-〇〇〇〇」を入力し、「置換後」に「050-◇◇◇◇-◇◇◇◇」を入力し「OK」をクリックします。

「担当者名」：鈴木 四郎 さんの携帯番号が「070-〇〇〇〇-〇〇〇〇」から「050-◇◇◇◇-◇◇◇◇」に変わりました。

３．列の追加

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「姓名」の列を追加し「性」と「名」を統合します。
「列の追加」タブ→「カスタム列」をクリックします。

・「新しい列名」に「姓名」を入力します。
・「カスタム列の式」
　　１．「使用できる列」の「性」を選択し挿入をクリックします。
　　２．「カスタム列の式 」に「性」が挿入されていますので、「&」を入力します。
　　３．「使用できる列」の「名」を選択し挿入をクリックします。
・「OK」をクリックします。

「性」と「名」が統合され新しく「姓名」列が作成されました。

４．列の削除

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「担当部署」の列を削除します。
「担当部署」列を右クリック→「削除」をクリックします。

「担当部署」の列が削除されました。

５．フィル

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「商品コード」の列の空白部分の「null」に値を設定します。２行目～６行目は、「ほうれん草」を設定、８行目～１２行目は、「きゃべつ」を設定、「１４行目～１８行目」は、たまねぎを設定します。
「商品コード」を選択→「変換」タブをクリック→「フィル」→「下」をクリックします。
※今回は商品コードの先頭行に値が設定されているため、その値の次の行以降に設定するため「下」を
　選択します。

「商品コード」列の「null」に商品コードが設定されました。

６．フィルター

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「取引先コード」の列の「S01」を選択します。
「取引先コード」を右クリック→「テキスト フィルター」をクリック→「指定の値に等しい…」をクリックします。

「取引先コードを含む行を保持します」の値から「S01」を選択し「OK」をクリックします。

「取引先コード」は「S01」が選択されています。
※Power BI Queryエディターのフィルター機能は、Excelのフィルターと
　同様のため馴染みやすい機能ですね。

７．上位・下位の行を削除

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、不要な行を削除します。
「ホーム」タブを選択→「行の削除」をクリック→「上位の行の削除」をクリックします。
※上位の１行目～３行目が不要なため「上位の行の削除」を選択します。
　下位の行が不要な場合は、「下位の行の削除」を選択します。

上位の１行目～３行目が不要なため「３」を入力し「OK」を入力します。

上位の不要な３行が削除されました。

８．重複データの削除

下記データを準備し、データ取込みしPower Queryエディターを起動させます。

Power Queryエディターを起動させ、「商品コード」K01、H01、T01の重複行を削除します。

「商品コード」K01、H01、T01の重複行が削除されました。

９．まとめ

前回に続き、今回は「値の置換」「列の追加」「列の削除」「フィル」「フィルター」「上位・下位の行を削除」「重複データの削除」を使用しました。前回と今回のデータ加工機能を組み合わせることで、よりたくさんのデータ加工のバリエーションが可能になりますので是非試してみてください。