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2019.08.05
カテゴリ： データ分析
行データを列データに変換するには、Excelでは、VBAなどで処理する必要があると思い込んでいましたが、ExcelのPower Query エディターで、１月から12月の平均気温偏差の列を選択して、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、簡単にデータ形式の変換ができました。これは、簡単で、便利です。
でも、「列のピボット」を設定した覚えなどないのに「解除」というのも、用語としてはわかりにくいです。
クエリなので、元データの更新にも対応していて、最新のデータへの更新も簡単です。データメニューで「更新」をするだけでクエリのデータも更新されます。
Power BI DesktopにもPower Query エディターがあるので、データ形式の変換はPower BIでもできました。
Accessの方法でも、一度クエリを作成しておけば、テーブルにデータが追加されてもクエリはそのままでいいので、Power Query エディターの方法とAccessの方法とは、あまり変わらない感じだと思います。
これまでAccessのようなデータベースソフトで扱ってきたデータベーステーブルを、ExcelやPower BIで利用できるようになってきている、ということのようです。
▼気象庁の「世界の平均気温偏差（℃）」のデータをPower BI Desktopに読み込む手順
１． 気象庁のサイトからデータを取得します。（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/mon_wld.html）
２． ブラウザに表示された数字をコピーして、 Excelのシートに貼り付けます。CSV形式のテキストデータなので、「区切り位置指定ウィザード」を利用して表形式のデータにします。
３． Excelシートで、取り込んだデータのすべての列を選択した状態で、データメニューの「データ取得」の「テーブルまたは範囲から」を実行し、「●先頭行をテーブルの見出しとして利用する」として「テーブルの作成」を行います。
４． Power Query エディターが起動するので、１月から12月の列を選択した状態で、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、行方向のデータが列方向のデータに変換されます。列見出しの名前を適切なものに変更します。
５. 日付型の「年月データ」の列を加えておきたいので、既存の「年」の文字列と「月」の文字列を結合して、データ型を日付型にします。まず、「年」と「月」の列の型を文字列にしたうえで、カスタム列を追加して、「=Text.Combine({[年], "年",[月]})」という、テキストの結合処理をします。その後、そのカスタム列の型を日付型に変換します。「カスタム」の列名も変更しておきます。
日付がすべて「１日」になっていますが、「年」と「月」しか利用しないので、問題ありません。
６. とりあえず、クエリが完成したので、メニューの左上の「閉じて読み込む」を選択します。そうすると、クエリで処理されたデータの表ができます。その表のあるシートの名前を適切なものに変更し、Excelファイルを閉じます。
７． Power BIで、ファイルメニューから、「データを取得」を選び、Excelファイルを開き、上記のクエリで処理された表のあるシートを選び、データを読み込みます。
Power Query エディターの作業部分は、Excelではなく、Power BI Desktopで行うこともできると思いますが、Power BI Desktopでの操作には慣れていないので、できるだけExcelを利用する形にしました。
Power BI Desktopでは、webページの表をスクレイピングしてデータを取得することもできるようです。今度、試してみたいと思います。
▼ Power BI Desktopで、 カスタムビジュアル「Small Multiple Line Chart」を利用して、複数グラフの一覧を一度に作成することができました。「世界の月別平均気温偏差（℃）」の1980年からの推移のグラフです。
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▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、PowerBIに読み込む
▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む
▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから
▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました
▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。
気象庁の「世界の平均気温偏差（℃）」のデータは、行方向（横方向）に１月から12月のデータが並ぶ形（１月から12月までの12個の「列」が並ぶ形）で、扱いにくいため、分析しやすくするためには、データ形式を変換する必要があります。
Accessのユニオンクエリでの処理と同じことが、Power Query エディターでもできました。横方向のデータを縦方向にする方法としては、最も簡単かもしれません。
Accessのユニオンクエリでの処理と同じことが、Power Query エディターでもできました。横方向のデータを縦方向にする方法としては、最も簡単かもしれません。
行データを列データに変換するには、Excelでは、VBAなどで処理する必要があると思い込んでいましたが、ExcelのPower Query エディターで、１月から12月の平均気温偏差の列を選択して、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、簡単にデータ形式の変換ができました。これは、簡単で、便利です。
でも、「列のピボット」を設定した覚えなどないのに「解除」というのも、用語としてはわかりにくいです。
クエリなので、元データの更新にも対応していて、最新のデータへの更新も簡単です。データメニューで「更新」をするだけでクエリのデータも更新されます。
Power BI DesktopにもPower Query エディターがあるので、データ形式の変換はPower BIでもできました。
Accessの方法でも、一度クエリを作成しておけば、テーブルにデータが追加されてもクエリはそのままでいいので、Power Query エディターの方法とAccessの方法とは、あまり変わらない感じだと思います。
これまでAccessのようなデータベースソフトで扱ってきたデータベーステーブルを、ExcelやPower BIで利用できるようになってきている、ということのようです。
▼気象庁の「世界の平均気温偏差（℃）」のデータをPower BI Desktopに読み込む手順
１． 気象庁のサイトからデータを取得します。（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/mon_wld.html）
２． ブラウザに表示された数字をコピーして、 Excelのシートに貼り付けます。CSV形式のテキストデータなので、「区切り位置指定ウィザード」を利用して表形式のデータにします。
３． Excelシートで、取り込んだデータのすべての列を選択した状態で、データメニューの「データ取得」の「テーブルまたは範囲から」を実行し、「●先頭行をテーブルの見出しとして利用する」として「テーブルの作成」を行います。
４． Power Query エディターが起動するので、１月から12月の列を選択した状態で、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、行方向のデータが列方向のデータに変換されます。列見出しの名前を適切なものに変更します。
５. 日付型の「年月データ」の列を加えておきたいので、既存の「年」の文字列と「月」の文字列を結合して、データ型を日付型にします。まず、「年」と「月」の列の型を文字列にしたうえで、カスタム列を追加して、「=Text.Combine({[年], "年",[月]})」という、テキストの結合処理をします。その後、そのカスタム列の型を日付型に変換します。「カスタム」の列名も変更しておきます。
日付がすべて「１日」になっていますが、「年」と「月」しか利用しないので、問題ありません。
６. とりあえず、クエリが完成したので、メニューの左上の「閉じて読み込む」を選択します。そうすると、クエリで処理されたデータの表ができます。その表のあるシートの名前を適切なものに変更し、Excelファイルを閉じます。
７． Power BIで、ファイルメニューから、「データを取得」を選び、Excelファイルを開き、上記のクエリで処理された表のあるシートを選び、データを読み込みます。
Power Query エディターの作業部分は、Excelではなく、Power BI Desktopで行うこともできると思いますが、Power BI Desktopでの操作には慣れていないので、できるだけExcelを利用する形にしました。
Power BI Desktopでは、webページの表をスクレイピングしてデータを取得することもできるようです。今度、試してみたいと思います。
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