Python における Self とは: 実際の例
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LuckyTemplates 列のアンピボット – Power Query チュートリアル
これは、LuckyTemplates のアンピボット列に関するチュートリアルです。複数の列の組み合わせをアンピボットする方法を説明します。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。
これはアンピボット バリエーション シリーズの一部であり、データを分析に適した適切な表形式に変換することがすべてです。ほとんどの変換はユーザー インターフェイスを使用して実行できます。
これから紹介する例は、フォーラムで LuckyTemplates メンバーによって提起された質問からのもの。ソーステーブルを見ると、1 つの行が表示されます。目的のレイアウトでは、ソース テーブルの 1 行が残業タイプごとに分割された 3 つのレコードが表示されます。
したがって、そのレコードの値について何かを示す属性を作成し、その残業タイプの時間とコストを組み合わせる必要があります。
これを実現するにはいくつかの方法がありますが、ここでは、 List.Zipというリボンからは利用できない強力な M 関数を使用するソリューションを紹介します。それでは、それがどのように機能するかを調べてみましょう。
目次
List.Zip を使用した LuckyTemplates 列のアンピボット
左上でデータのペアを拡大すると、3 つの残業タイプを区別できます。List.Zip 関数は、ネストされたリストを含む 1 つのリストを受け取り、結果としてネストされたリストを含む 1 つのリストを返します。
最初のリストには、そのレコードの値に関する情報を送信する属性が含まれます。2 番目のリストには時間が含まれ、最後のリストにはコストが含まれます。
右を見ると、List.Zip が位置に基づいてネストされたリストの値を結合していることがわかります。したがって、左側の最初の行にあるすべてのものが右側の新しいリストに結合されます。そして、List.Zip で提供したソース リストの 1 行おきの行でも同じことが起こります。
それでは、 Power Queryに進みましょう。List.Zip はリボンからは利用できないことはすでに述べたので、それを使用するには実際の M を記述する必要があります。カスタム列を追加すればそれが可能になります。
そこで、左隅のミニテーブルから [カスタム列の追加]を選択します。
「List.Zip」と入力し、開き括弧を入れてみましょう。リストを持つ単一のリストを求めますよね？そこで、リスト初期化子を使用してリストを作成します。
次に、残業タイプごとに 1 つずつテキスト値が表示されます。カンマを追加して新しいリストを作成します。List.Zip はリスト内の位置に基づいて値を結合することに注意してください。したがって、値をまったく同じ順序で渡す必要があります。次に、そのリストに中括弧を付けます。
最終的なリストにはコストが含まれるため、カンマと左中括弧を入れて、同じ順序で値を選択します。そして再び、そのリストに閉じ中括弧を追加し、次にリストを含むリストに閉じ中括弧を追加し、関数に別の閉じ括弧を追加します。次に、「OK」をクリックします。
さて、ここでは値列はもう必要ありませんね。最初の列を選択し、Shift キーを押して最後の列を選択し、[列の削除]をクリックします。
ここの空白部分にある[決定]をクリックして、リストの内容を確認します。複数のリストを含むリストがあることがわかります。これはまさに List.Zip が生成する出力です。
新しい行に展開して値を抽出
したがって、これらの横向きの矢印を使用して、新しい行に展開します。
そして、3 つのレコードが生成されました。もう一度空白の横をクリックすると、最初のレコードの値があることがわかります。
これらの横矢印を再度クリックし、 [値の抽出]をクリックして、区切り文字を選択することで、それらを抽出できます。タブを使用して「OK」を押します。
すべての値は 1 つの列に結合されていないため、[変換] タブで[列の分割]を選択し、[リミッターによる]をクリックします。
次に、ここでタブを選択し、「OK」を押します。
データ型が正しく検出されなかったため、Shift キーを押しながら最後の列を選択し、[変換] タブで [データ型の検出]を選択します。
それでは、これらの列に適切な名前を付けてみましょう。
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結論
このチュートリアルでは、リボンからアクセスできる LuckyTemplates の [列のピボット解除] コマンドを使用せずに、複数の列の組み合わせをピボット解除する方法を説明しました。ここでは、List.Zip を使用して、Power Query でデータ セットのピボットを解除しました。
この関数をさらに詳しく調べて、独自のLuckyTemplates レポートに実装することをお勧めします。
ではごきげんよう！
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