Power Query のデータ型とコネクタ

このチュートリアルでは、 Power Query のデータ型とコネクタについて説明します。データ型とは何かを学び、それらが相互にどのように互換性があるかを確認します。Power Query M言語の演算子についても学習します。これらは、クエリがどのように結果と回答を生成するかを理解するのに役立ちます。

目次

• Power Query のデータ型
• Power Query データ型の互換性
• 式と演算子
• 結論

Power Query のデータ型

M言語には、プリミティブ型と構造型の2 つの主要なグループに分割できる小さな組み込み型のセットがあります。

データ レポートに表示される最も一般的なプリミティブ タイプは次のとおりです。

Anyは、すべての値を分類する型です。これは、すべての値がanyのサブタイプであることを意味します。画像の 3 行目には、時刻や日付などの複合型も表示されます。

一方、最も一般的な構造タイプは次のとおりです。

型を指定することも可能です。

Power Query には書式設定のようなものが存在しないため、帰属型はプリミティブ型の上に適用される形式ではありません。書式設定は、Excel や LuckyTemplates など、Power Query からデータを受け取るアプリケーションでのみ行うことができます。

データ型と形式は同じものを指すわけではないため、両者の区別に注意する必要があります。形式は、基になる値に影響を与えることなく数値を表示する方法を制御します。一方、データ型は、記述された型と一致するように値の精度を変更します。

Mエンジンは実行時に型チェックを行いません。したがって、列が数値型であり、それがテキスト型であることをエンジンに伝えても、問題は発生しません。しかし、数値型を必要とする関数でその列を呼び出すと、事態は破綻し始めます。これは、 Mには自動型変換がないためです。

Power Query データ型の互換性

データ型間にも型の互換性が存在します。値の型と、別の値の型との互換性の間には違いがあります。

互換性チェックは、null 許容のプリミティブ型レベルで実行されます。M は、最初のタイプに準拠するすべての値が 2 番目のタイプにも準拠する場合に限り、別のMタイプと互換性があります。そうでない場合は、型の不一致エラーが発生します。

これをわかりやすく説明するために、データ型変換マトリックスの概要を次に示します。

式と演算子

緑と赤の円がそれ自体を物語っています。一方、青い円は、変換によって元の値に値が追加されることを意味し、オレンジ色の円は、元の値が切り捨てられることを意味します。

Power Query M形式言語には、式で使用できる一連の演算子が含まれています。演算子はオペランドに適用されて式を形成します。演算子の意味は、オペランドの値のタイプによって異なります。

いくつかのサンプル式を次に示します。

最初の式では、数値 1 と 2 がオペランドで、プラス記号または加算記号が演算子です。この式は、数値 3 を生成します。ただし、2 番目と 3 番目の式を見ると、数値にテキスト値を追加すること、または 2 つのテキスト値を追加することはサポートされていないことがわかります。

これは、 Excel、DAX、およびMの明確な違いの 1 つです。Excel とDAX の数式は自動型変換を実行しますが、Mエンジンは実行しません。プラス記号の代わりにアンパサンド ( & ) を使用すると、2 つの値が結合されます。

アンパサンド ( & ) は、上の画像の 4 番目の式のように 2 つのテキスト文字列を連結する演算子です。また、オペランドの値のタイプに応じて演算子の意味がどのように変化するかについても示します。これは、リストの組み合わせやレコードのマージも可能であるためです。

型の不一致エラーは、よく発生するものです。したがって、データに問題がある場合は、データ型が正しく宣言されていないことを意味します。これらのエラーは、 Mコードを変更または作成するときにも頻繁に発生します。

Power Query カスタム列の M コード | LuckyTemplates
Power Queryエディター: クエリのステージング

結論

Power Query でデータ レポートを作成する際の最も重要な準備は、物事がどのように機能するかを理解することです。これは、LuckyTemplates で適切なデータ生成レポートを構築するために、Mコードを適切に記述し、正しいデータ型を設定するのに役立ちます。基本をマスターすると、大きな利点が得られ、データ開発スキルが向上します。

メリッサ