条件付き集計関数の「完全一致検索(日付/時刻対象)」の解説

条件付き集計関数の「完全一致検索(日付/時刻対象)」の設定方法

下記の「Excel 条件付き集計関数:一覧」にある関数群において、引数「条件」もしくは「検索条件」(英語版の引数名は共に「criteria」)の設定方法は以下の通りとなります。

例はCOUNTIF関数で提示していますが、他の条件付き集計関数でも引数「条件/検索条件」の取り扱いは方法同じです(SUMIF/AVERAGEIF/COUNTIFS/SUMIFS/AVERAGEIFS/MAXIFS/MINIFS)。

COUNTIF関数の書式は「=COUNTIF(範囲,検索条件)」です。

設定概要

「(条件)範囲」内が「Nと等しい」というセル・行・列を検索して集計対象とする場合のルールは以下の通りとなります。「使用例」は下記のサンプル表を用いての例です。

「A」は『文字データ』、「N」は『数値』、「D」は『日付/時刻』とします。

名称完全一致・日付/時刻
意味:集計対象Dと等しい
ルールスラッシュ(/)区切りの日付・コロン(:)区切りの時刻は「”」で囲む。
使用例・定数=COUNTIF(C2:C28,”2014/4/27″)
使用例・セル参照=COUNTIF(C2:C28,H3)
式の結果(下表)2

使用例・定数

「(条件)範囲」である【C2:C28】内に「(検索)条件」【2014/4/27】という日付データが入力されているセル・行・列を集計対象とする場合は以下のような計算式になります。

=COUNTIF(C2:C28,"2014/4/27")

「(条件)範囲」内で「(検索)条件」と完全に一致するセルを集計対象とします。下のサンプル表に対して用いると「2」が返ります。

「(検索)条件」が「日付」や「時刻」である場合は「”」で囲みます。「”2014/4/27″」や「”13:57″」のように指定します。

使用例・参照

「(条件)範囲」である【C2:C28】内に「(検索)条件」にあたるセル【H3】と一致する日付データが入力されているセル・行・列を集計対象とする場合は以下のような計算式になります。

=COUNTIF(C2:C28,H3)

「(検索)条件」となるセル【H3】は「2014/04/27」です。「(条件)範囲」内で完全に一致するセルを集計対象とします。下のサンプル表に対して用いると「2」が返ります。

使用例・サンプル表

左上がセルA1となります。※「=””」はセルには表示されません。

書籍番号書名発刊日金額在庫条件1会社法
1001ケーススタディ民法2016/10/281400条件21400
1002交通六法2016/02/272700条件32014/04/27
1003法人税法の基礎2015/12/272700条件41200
1004会社法2014/10/272800条件5入門
1005民法総則2015/03/272700条件6
1006判例六法2016/01/272400条件7
1007基礎法入門2014/09/272500条件8※=””
1008やさしい経済法2015/08/272500条件9<>
1009刑法各論2016/07/282100
1010現近代民法2014/10/271400
1011会社法概論2014/04/272000
1012商法総則2014/04/271900
1013憲法2016/09/282500
1014商法わかるかな?2015/11/271600
1015倒産法入門2014/01/272300
1016破産法2015/02/271200
1017法社会学2016/10/281500
1018民事訴訟法学2016/08/282800
1019法学入門2015/09/272500
1020労働法の要点2015/05/272400
1021はやわかり刑法2016/05/283000
1022講義式憲法2016/10/283000
1023刑法講義2016/05/282600
1024会社法入門2016/09/271300
1025民法事例集2015/06/271200
1026六法全書2014/03/272300
1027労働法実務辞典2014/09/272700

Excelの条件付き集計関数:一覧

このページの説明は下記の「Excel 条件付き集計関数」の引数「条件/検索条件」(criteria)で共通となります。

「条件付き集計関数」の「条件」や「検索条件」という引数は、英語版Excelでは共に「criteria」として表されます。これは特定の条件を設定して、その条件を満たすデータを集計対象とするために用いられる引数です。例えば、特定の値が閾値を超えるかどうかを基準にデータを集計する場合などに利用します。この「条件」を利用することで、大規模なデータセットから必要なデータだけを効率的に抽出して集計を行うことが可能になります。

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