LuckyTemplates モジュロ関数と整数除算 DAX 関数

LuckyTemplates で、これまで目にしたことのない関数や演算子、メニューの奥深くに埋もれている関数や演算子、または見たことはあっても実際には何なのかは知らない関数や演算子を強調表示する方法を見つけられたら面白いだろうと思いました。彼らはそうします。このチュートリアルでは、 LuckyTemplates Modulo関数とInteger-Divide関数に焦点を当てたいと思います。これらの関数がレポートにどのように役立つかを見てみましょう。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

Power Query内の標準演算子の Modulo と Integer-Divide は、さまざまな種類のデータ変換に非常に役立ちます。デモの目的で、14 を 3 で割る単純な割り算問題を見てみましょう。ここで、結果の全体部分である 4 は整数除算であり、モジュロは剰余です。

モジュロと整数除算を使用して、さまざまなタイプの繰り返しパターンを作成できます。そして、これらの繰り返しパターンでは、非常に強力な変換を行うことができます。

目次

• LuckyTemplates モジュロの使用
• 整数除算の使用
• 結論

LuckyTemplates モジュロの使用

それでは、このケースを見てみましょう。トレーニング コースの参加者 24 名という単純なデータ セットがあり、これらの参加者を 6 人ずつの 4 つの均等なチームに分割したいと考えています。Integer-Divide と Modulo を使用して、さまざまな方法でこれを行うことができます。モデューロから始めましょう。

まず Index 列を追加し、その列で Modulo を使用して操作してみましょう。

Modulo では、作成するグループの数を 4 と入力します。

0、1、2、3 の繰り返しパターンが作成されることがわかります。インデックスの 4 を見ると、実際には 5 行目になります (Power Query はゼロベースのインデックスであるため)。4 を 4 で割ると、次のようになります。それは 1 の整数除算と 0 の剰余のモジュロです。データ セットの最後までこの繰り返しパターンが作成されます。

そこで、これらの行を Modulo から取得して列に変換したいと考えています。データを Modulo にピボットしていきます。Transform and Pivotに進む場合は、 First Name を中心にピボットし、それが集計されていないことを確認する必要があります。私たちはそれをカウントしたくありません。実際の値をピボットするだけです。

そして、これら 4 つのヘッダーを取得してフィルダウンを実行すると、見栄えが良くなり、乱雑さがなくなります。次に、null をフィルタリングして除外し、重複をフィルタリングするだけです。

私たちには6人からなる素晴らしい4つのチームが残っています。モデューロはデータを 4 で数えて除算しました。

これらのチームを別の方法で分割することもできます。つまり、そのようにチームを数えて分割する代わりに、最初の 6 つだけを数えることもできます。これを行う方法は、整数除算を使用することです。

整数除算の使用

Integer-Divide の使用はほぼ同じロジックに従いますが、パターンが少し異なります。まずは列を追加してインデックスを作成しましょう。Integer-Divide の使用は、ほぼ同じロジックに従います。ちょっと変わったパターンですね。まずは列を追加してインデックスを作成しましょう。そしてそこから、整数除算に進みます。

この場合、Modulo でやりたかったこと、つまりグループの数の代わりに、グループごとの人数を取得します。ここに 6 を入力すると、まさに期待通りの 6 つのグループが 4 つ得られます。

次に、この Index 列を取得し、それを整数除算に一致するモジュロに変換します。

これにより、整数除算のカウントに一致する繰り返しパターンが作成されます。

次に、これを取得し、同じ方法でこれをピボットして変換します。つまり、[詳細オプション]に移動し、データを集計しないことを確認します。ここからは、非常に単純なTransposeを使用して実際にクリーンアップします。

Transpose は列を取得して行に変換し、その逆も同様です。したがって、このデータを取得して転置し、ヘッダーに移動してverse rows headersを使用する と、まさに私たちが持っていたチームが得られます。

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結論

これらは、LuckyTemplates Modulo と Integer-Divide を使用してデータを変換する 2 つの異なる方法です。これらの手法は、スタック データとペア データに関するさまざまな変換パターンで非常に役立つことがわかります。これらを使用すると、今日ここで行ったのと非常によく似た方法で構成を解くことができます。

お役に立てば幸いです。のこれらの埋もれた宝についてさらに詳しく知ることができるので、あなたもそれらを最大限に活用できるようになります。

ではごきげんよう！