Power Queryの基礎 9_マージ・グループ化

前回の記事では、Excelでデータを結合をする際のベストプラクティスを紹介しました。今回は結合したクエリに「分類」をマージして、異なるデータ粒度でクエリをワークシートに出力する方法を紹介します。マージとは、Power Query版VLOOKUPであり、例えばマッピングテーブル（商品マスタ等）から該当する分類をVLOOKUPで抽出してくることに該当します。

Power Queryの基礎 8_Excelの結合

Power Queryの基礎 7まではCSVの結合について詳細に説明をしてきました。今回はもう一つよく使われるデータソースであるExcelの展開・結合方法について解説します。CSVの結合と同様、Excelの結合はM言語（Excel.Workbook）を使用します。

Power Queryの基礎 7_CSV結合④

CSVを結合する方法をいくつか紹介してきましたが、今回はその中で基もお手軽にファイルを結合できる方法を紹介します。その前に、CSVファイルを結合する方法をおさらいをしておきますと、

• Binary.Combine（ 前ステップ[Content] )

• Csv.Document ( 前ステップ, [Encoding = 932] ) > 列の展開

という2つの方法でしたが、今回紹介するやり方は上記2つのどちらよりもお手軽にできるものとなります。

Power Queryの基礎 6_CSV結合③

Power Queryでは、最も効率的なやり方を行うためには、多少のコーディングが入ることになります。これはPower Queryに限らず、DAX / Data Modelでも同じことであり、生産性を重視するのであれば人間がコンピューターに教えてあげる必要があります。今回はCsv.Documentを使ったベストプラクティスについて紹介しますが、先に”種明し”をすると以下の通りです。

Power Queryの基礎 5_CSV結合②

前々回の記事はCSVファイルをBinary.Combineで結合する方法を紹介しましたが、今回はCsv.Documentという関数を使ってデータを抽出する方法を見ていきます。Csv.DocumentはCSVファイルやTextファイルからデータを抽出する際に使われるM言語で、csvやtextファイルのデータ結合に際して使われます。CSVは通常、カンマ「,」区切りで構成されたフラットファイル*1であり、textファイルの多くはタブ区切りで構成されています。

*1:データを列挙したテキストファイルで、改行文字によって各レコードが仕切られているもの。Excelとは異なり、複数のシートでのデータを格納するのではなく、1つのファイルで1つのテーブル（データセット）でデータを格納する

MicrosoftのPowerファミリー

MicrosoftのテクノロジーやサービスにはPower○と付く言葉がたくさんあり、主なものは以下の通りです。

1. Power Query
2. Power Pivot
3. Power View
4. Power Map
5. Power Platform
   Power BI
   Power Apps
   Power Automate（旧Microsoft Flow）
   Power Virtual Agents

Power Queryの基礎 4_CSV結合①

気づけばPower Query（パワークエリ）に関しては4回目の記事となりました。小出しにしているわけではないですが、細かいところや背景等をプラスしていくと、どうしても記事が多くなってきます。

私がPower Queryを本格的に使い始めたのが2016年末の時でしたので、2020年10月時点で約4年のキャリアということになります。思えば当時一番最初にやったのが、今回解説するPower Queryによるデータ集計であり、基礎中の基礎であると同時に、最も使用頻度の高い作業になります。

データ集計はデータソースの種類やデータのクリーン度合いによって多くのパターンが存在し、一回の記事では紹介しきれないので、数回に分けて行いたいと思います。以下今回のコンテンツとなります。