4章: データの結合と整理

この章では、Power Queryを使ってデータを結合や整理する方法について学びます。具体的には、クエリのマージ、アペンド、グループ化と集計、ピボットとアンピボット、階層化されたデータの操作といったトピックを取り上げます。

4.1 クエリのマージ

Power Queryでは、2つのテーブルを1つに結合するマージ機能があります。結合方法には、内部結合、左外部結合、右外部結合、完全外部結合などがあります。以下の例を見てみましょう。

テーブル1：

テーブル2：

これらのテーブルをIDをキーにして内部結合すると以下のようになります。

4.2 クエリのアペンド

クエリのアペンドは、複数のクエリを縦に連結する機能です。例えば、以下の2つのテーブルをアペンドすると、次のようになります。

テーブル1：

テーブル2：

アペンド後のテーブル：

4.3 グループ化と集計

Power Queryでは、データをグループ化して集計することができます。例えば、以下のテーブルから都道府県別の人数を集計することができます。

元のテーブル：

グループ化と集計後のテーブル：

4.4 ピボットとアンピボット

ピボットは、データを転置させる操作で、行を列に、列を行に変換します。逆に、アンピボットは列を行に変換します。

元のテーブル：

ピボット後のテーブル：

アンピボット後のテーブル：

4.5 階層化されたデータの操作

Power Queryでは、階層化されたデータ（例えば、JSON形式やXML形式のデータ）を扱うことができます。これらのデータを取り扱う際には、展開、集約、フィルタリングなどの操作が可能です。

例えば、以下のようなJSON形式のデータがあるとします。

[
  {
    "name": "山田太郎",
    "scores": [
      {"subject": "数学", "score": 80},
      {"subject": "英語", "score": 75}
    ]
  },
  {
    "name": "鈴木次郎",
    "scores": [
      {"subject": "数学", "score": 90},
      {"subject": "英語", "score": 85}
    ]
  }
]

このJSONデータをPower Queryで展開して、以下のようなテーブル形式に変換することができます。

さらに、このテーブルを操作して、各生徒の平均得点を算出することもできます。

このように、Power Queryを使えば、階層化されたデータを効率的に操作し、様々な集計や分析が可能になります。

この章では、データの結合と整理に関する基本的な操作方法を学びました。具体的には、クエリのマージ、アペンド、グループ化と集計、ピボットとアンピボット、階層化されたデータの操作について解説しました。これらの機能を駆使することで、データを効率的に整理し、より深い分析が可能になります。

演習問題

以下の演習問題に取り組んで、データの結合と整理に関する知識を確認しましょう。

1. 次の2つのテーブルがあります。

   テーブルA：

   ID	氏名
   1	山田太郎
   2	鈴木次郎

   テーブルB：

   ID	科目	得点
   1	数学	80
   1	英語	75
   2	数学	90
   2	英語	85

   テーブルAとテーブルBを結合して、氏名、科目、得点の列を持つ新しいテーブルを作成してください。どの結合方法を使用するのが最適でしょうか？

2. 次のテーブルがあります。
   

   氏名	科目	得点
   山田太郎	数学	80
   山田太郎	英語	75
   鈴木次郎	数学	90
   鈴木次郎	英語	85

   上記のテーブルを使って、各生徒の平均得点を求める新しいテーブルを作成してください。

3. 次のテーブルがあります。

   氏名

   氏名	数学	英語
   山田太郎	80	75
   鈴木次郎	90	85

   上記のテーブルを使って、ピボット操作を行い、以下の形式のテーブルに変換してください。

   科目	山田太郎	鈴木次郎
   数学	80	90
   英語	75	85

4. 次のテーブルがあります。
   

   ID	名前	性別	年齢
   1	山田太郎	男性	25
   2	鈴木次郎	男性	30
   3	佐藤花子	女性	28

   上記のテーブルを使って、性別ごとの年齢の平均値を求める新しいテーブルを作成してください。

5. 次のテーブルがあります。
   

   商品名	カテゴリー	価格
   りんご	フルーツ	200
   バナナ	フルーツ	100
   オレンジ	フルーツ	150
   じゃがいも	野菜	80
   にんじん	野菜	120
   キャベツ	野菜	90

   上記のテーブルを使って、カテゴリーごとの商品数と総価格を求める新しいテーブルを作成してください。

各問題を解決する際に、本章で学んだ知識を活用しましょう。演習問題を通じて、データの結合と整理に関するスキルを確実に身につけてください。