条件付き集計関数の「(完全)不一致検索」の解説

条件付き集計関数の「(完全)不一致検索」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「A・Nと等しくない」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・日付・時刻データ』とします。

名称完全不一致
意味:集計対象A,Dと等しくない・A,D以外
ルール先頭に半角不等号ペアを左から並べる。
使用例・定数=COUNTIF(B2:B28,”<>会社法”)
=COUNTIF(D2:D28,”<>1200″)
使用例・セル参照=COUNTIF(B2:B28,”<>”&H1)
=COUNTIF(D2:D28,”<>”&H4)
式の結果(下表)26
25

使用例・定数

「(条件)範囲」である【B2:B28】内に「(検索)条件」として「”会社法” 以外」であるセル・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(B2:B28,"<>会社法")

「(条件)範囲」内で「(検索)条件」と完全に一致するセル「以外」を集計対象とします。「○○以外」を検索して集計する操作を「(完全)不一致検索」とよびます。下の【使用例・サンプル表】に対して用いると「26」が返ります。

「以外」を表す比較演算子は半角の「<>」となります。この比較演算子と文字列を「”」で囲みます。

比較する内容が『文字データ』でも『数値・日付・時刻データ』でも設定は同じです。次の例では「25」が返ります。

=COUNTIF(D2:D28,"<>1200")

使用例・参照

「(条件)範囲」である【B2:B28】内に「(検索)条件」にあたるセル【H1】(会社法)と一致するデータ以外のセル・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(B2:B28,"<>"&H1)

<>」と参照セルを組み合わせる場合は、まず「”<>”」としたあと、文字列連結に使用する「&」を使って参照セルと連結させます。すると内部で”<>会社法”のように処理されるようになります。

「(検索)条件」内で「”会社法” 以外」であるセル(行 列)を集計対象とします。下のサンプル表に対して用いると「26」が返ります。

次の式では第二引数において「”<>”」と参照セルH4(1200)が&で連結され「”<>1200″」と処理されます。「(検索)条件」内で「1200 以外」であるあるセル(行 列)を集計対象とします。下のサンプル表に対して用いると「25」が返ります。

=COUNTIF(D2:D28,”<>”&H4)

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
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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
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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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