データ型変換マトリックス Power Query のデータ型は、値を分類して、より構造化されたデータ セットを得るために使用されます。 データ型はフィールド レベルで定義されます。フィールド内の値は、フィールドのデータ型に準拠するように設定されます。
Power Query を使うと、さまざまなデータ ソースに接続し、必要な形状にデータを変換できます。 この記事では、Power Query でのクエリの作成方法に関する次のことについて説明します。 Power Query での "データの取得" エクスペリエンスの動作。
既定では、データ型の検出は、接続時に自動的に行われます。 構造化データ ソース 例には、すべてのデータベースが含まれます。 Power Queryデータ ソースからテーブル スキーマを読み取り、列ごとに正しいデータ型を使用してデータを自動的に表示します。 非構造化...
列を追加する場合、さまざまなデータ型を変更して書式設定する一般的な方法が多数あります。 たとえば、数値が奇数か偶数か、小文字の文字列か判断したり、日付/時刻の月の名前を表示したりします。 Power Query には、数式を使わずに必要な機能を実現するため...
これらのデータ型を含む列を Power BI モデルに読み込むと、日付/時刻/タイムゾーンの列は日付/時刻データ型に変換され、期間の列は 10 進数データ型に変換されます。バイナリ データ型は、Power Query エディター以外ではサポートされていません。 Power Query エディターでは、他のデー...
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データ視覚化ソリューションを作成する典型的なワークフローは、 Power BI Desktop が出発点となります。 可能な限り多くの処理をデータ ソースに委任する Power Query クエリがリレーショナル ソースからデータを取得すると、一部のソースでネイティブ SQL クエリを使用することができま...
ちなみに、高度なメジャーを自動作成する機能もあります。 詳細は以下公式リファレンスで。 クイック メジャーを使用して一般的で強力な計算を簡単に実行する (プレビュー) 7 おわりに 計算列とメジャー、目的の違いや利用方法のイメージはつかめたでしょうか。
データ プロファイリング ツールにより、Power Query エディターでデータをクリーンアップ、変換、解釈するための新しい直感的な方法が提供されます。 具体的な内容を次に示します。 列の品質 列の分布 列のプロファイル データ プロファイリング ツールを有効にするには、リボンの[表示...
この操作が完了すると、既定の Power Query では、列のデータ型が自動的に検出され、新しい[変更された列タイプ]ステップが追加されます。 出力クエリの変更 CSV Filesクエリに戻ると、最後の手順で「テーブルの [Column1] という列 が見つかりませんでした」というエラーが表示されている...