Power Query の使い方入門、CSVデータの読み込み、グループ化、データ整理、Excelでグラフ化

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー2026年3月26日執筆ーーーーーーーーーーーーーーーーー

Power Query の使い方入門、CSVデータの読み込み、グループ化、データ整理、Excelでグラフ化のPodcast

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現代のビジネスにおけるデータ活用の変遷と Power Query の重要性

現代のビジネスシーンにおいて、データは「新しい石油」と形容されるほど価値の高い資産となりました。しかし、収集された生データは、多くの場合、不完全で乱雑な状態にあります。こうした「汚いデータ」を、分析可能な「価値ある情報」へと効率的に変換するためのツールが、Microsoft Excel に標準搭載されている Power Query です ^[1]。

Power Query は、データの抽出（Extract）、変換（Transform）、格納（Load）という、いわゆる ETL プロセスをノンプログラミングで実現する強力なエンジンであり、2026 年現在では、その機能はデスクトップ版のみならず、Excel for the web（Web 版 Excel）においてもフル機能が提供されるようになっています ^[2]。

従来の Excel 作業では、データの整理や集計のために複雑な関数を組み合わせたり、VBA マクロを組んだりする必要がありましたが、これらは作成者以外には解読が難しく、メンテナンス性が低いという課題がありました ^[3]。Power Query は、データに対して行ったすべての操作を「適用したステップ」として記録するため、翌月になって新しいデータが届いても、更新ボタンをクリックするだけで、記録されたステップが自動的に再現されます ^[4]。これにより、データ準備に費やされていた時間の約 80% を削減し、より本質的な意思決定や分析に注力できる環境が整います ^[5]。

2026 年の最新アップデートでは、AI との統合が飛躍的に進化しました。特に「エージェント・モード（Agent Mode）」や「Copilot（コパイロット）」の強化により、初心者は自然言語で「この CSV データを読み込んで、地域別に売上をまとめてグラフにして」と指示を出すだけで、複雑なクエリの構築を AI が代行してくれるようになっています ^[6]。

本レポートでは、この進化した Power Query の基本的な使い方から、CSV データの読み込み、高度なグループ化、そして Excel での視覚化までのプロセスを詳細に解説します。

表 1：2026 年における Power Query の利用環境と主要機能の比較

CSV データの読み込みと初期設定のポイント

データ分析の現場で最も頻繁に利用される形式が CSV（カンマ区切り）ファイルです。CSV は構造が単純で互換性が高いため、システムからのエクスポートデータとして多用されますが、文字化けやデータ型の不一致といった問題も頻発します ^[7]。Power Query を使用すれば、これらの問題をインポートの段階で解決できます。

データの取得プロセスの開始

Excel を起動し、「データ」タブを開きます。2026 年版の Excel では、「データの取得と変換」グループが中心的な役割を果たしています ^[8]。

データソースの選択: 「データの取得」をクリックし、「ファイルから」＞「テキストまたは CSV から」を選択します ^[9]。

ファイルのインポート: 目的の CSV ファイルを選択して「インポート」をクリックします ^[10]。

プレビュー画面の確認: インポートをクリックすると、データのプレビューウィンドウが表示されます。ここではまだ Excel シートには読み込まれず、データの構造を事前に確認できます ^[11]。

文字コードと区切り記号の最適化

プレビュー画面で最も注意すべき点は「元のファイル（文字コード）」と「区切り記号」の設定です ^[12]。

文字コードの選択: 日本語のデータが含まれる場合、文字化けを防ぐために「Unicode (UTF-8)」または「932: 日本語 (Shift-JIS)」を選択します。2026 年現在では UTF-8 が業界標準となっていますが、古いシステムから出力されたデータは Shift-JIS であることが多いため、プレビューを確認して文字が正しく表示されているかを確認してください ^[13]。

区切り記号の特定: 通常、CSV はカンマ（,）で区切られていますが、地域やシステムの設定によってはセミコロン（;）やタブが使われることもあります。Power Query はこれらを自動検知しますが、もしデータが 1 列に固まって表示されている場合は、手動で正しい記号を選択し直す必要があります ^[14]。

データ型の検出: 既定では「最初の 200 行に基づいてデータ型を検出する」設定になっています。これにより、数値列は数値、日付列は日付として認識されます ^[15]。

新機能：IMPORTCSV 関数による数式ベースのインポート

2026 年、Microsoft は軽量な代替手段として IMPORTCSV 関数を導入しました ^[16]。これは Power Query のエディターを開くことなく、セルに直接数式を入力することで外部データを動的配列として読み込む機能です。

利点: Power Query ほど多機能ではありませんが、シンプルなデータの取り込みには最適であり、関数の引数でデリミタやスキップする行数を指定できます ^[17]。

使い分け: データのクリーニング（不要な列の削除や置換など）が必要な場合は引き続き Power Query を使い、単にデータをシートに表示させるだけであれば IMPORTCSV 関数を使うといった使い分けが可能です ^[18]。

Power Query エディターによる高度なデータ整理

プレビュー画面で「データの変換」を選択すると、Power Query エディターが開きます ^[19]。ここが「データの調理場」となり、生のデータを分析しやすい形に整えていく場所です ^[20]。

AI パワーを駆使したデータクレンジング（2026 年の新機能）

2026 年のエディターには、AI を活用したインテリジェントなクレンジング機能が統合されています ^[21]。

AI による列の整理: 「従業員名」列に「ジョン・スミス」「ジョン・S」「J. スミス」といった表記揺れがある場合、AI がこれらを同一人物のバリエーションとして認識し、統一された正式名称へ修正する提案を行います ^[22]。

ファジー（曖昧）一致による重複削除: 単なる完全一致だけでなく、類似度に基づいた重複の検出が可能です。これにより、入力ミスによる重複データを効率的に排除できます ^[23]。

自然言語による変換指示: ツールバーの検索窓や Copilot チャットに「電話番号のハイフンを削除して、住所を都道府県と市区町村に分けて」と日本語で入力するだけで、AI が背後で適切な変換ステップ（M 言語のコード）を生成し、実行してくれます ^[24]。

基本的なデータ整形テクニック

初心者がまず覚えるべき整理操作は以下の通りです ^[25]。

列の削除と選択: 不要な列を右クリックして削除します。分析に使う列だけを「列の選択」で残すと、データの見通しが良くなり、処理速度も向上します ^[26]。

データ型の変換: 列ヘッダーの左側にあるアイコン（123 や ABC）をクリックし、日付、通貨、整数など、そのデータに最適な型を明示的に指定します。型が正しくないと、後の計算やグラフ化でエラーの原因となります ^[27]。

値の置換: データの欠落（null）や特定のエラー値を、適切なデフォルト値（例えば 0 や「不明」）に書き換えます ^[28]。

列の分割: 「氏名」を「姓」と「名」に分けたり、「住所」から「郵便番号」だけを抽出したりします。デリミタ（区切り文字）や文字数を指定して柔軟に分割できます ^[29]。

列のピボット解除（Unpivot）: 表形式で横に並んだ月別の売上データなどを、縦 1 列に並べ替えます。これはピボットテーブルで分析を行うための必須作業です ^[30]。

適用したステップの管理

エディターの右側にある「適用したステップ」ペインには、これまでに行ったすべての操作が履歴として残ります ^[31]。

修正と削除: 各ステップの左側にあるバツ印をクリックすれば、その操作を取り消せます ^[32]。

順序の入れ替え: ステップをドラッグ＆ドロップして順序を変えることができます（ただし、依存関係がある場合はエラーになるため注意が必要です） ^[33]。

途中の状態の確認: 特定のステップをクリックすると、その時点でのデータの状態がプレビューに表示されます。これは「タイムマシン」のような機能であり、どこでデータがおかしくなったかを特定するのに非常に便利です ^[34]。

データのグループ化と集計のメカニズム

「グループ化（Group By）」は、明細データを特定の項目（カテゴリ、日付、担当者など）ごとにまとめ、合計や平均などの集計値を算出する機能です ^[35]。これは Excel のピボットテーブルに近い機能ですが、Power Query で行うことで、集計済みのクリーンなデータのみをシートに読み込ませることができます ^[36]。

基本的なグループ化の実行

コマンドの選択: 「ホーム」タブまたは「変換」タブから「グループ化」を選択します ^[37]。

グループ化の基準: 「基準」となる列（例：商品カテゴリ）を選択します ^[38]。

新しい列の定義:

新しい列名: 「売上合計」などの名前を付けます。

操作: 合計、平均、中央値、最小値、最大値、行のカウントなどから選択します ^[39]。

列: 計算対象となる数値の列（例：金額）を指定します ^[40]。

詳細設定による複数列のグループ化

「詳細」オプションを選択すると、複数の列をキーにしてグループ化できます ^[41]。例えば、「地域」ごと、かつ「月」ごとの売上合計を出すといった、多角的な集計が可能です ^[42]。

「すべての行」操作とドリルダウン: 操作のドロップダウンで「すべての行」を選択すると、集計された 1 行の中に、その元となった明細データが「Table」という形式で保持されます ^[43]。

用途: グループ内での最大値を持つ行だけを抽出したり、カスタムの列を追加してグループごとの比率を計算したりする場合に活用されます ^[44]。

柔軟性: この機能により、単純な合計だけでなく、プログラミングに近い複雑なロジックでの集計を視覚的に組み立てることができます ^[45]。

表 2：Power Query で利用可能な主要な集計操作

Excel への読み込みとデータの自動更新

データの整理と集計が完了したら、結果を Excel のワークシートに「読み込み」ます。2026 年の Power Query では、この読み込みオプションが非常に細かく設定できるようになっています ^[46]。

読み込み先の選択

エディターの「閉じて読み込む」ボタンをクリックすると、デフォルトで新しいワークシートにテーブルとして読み込まれます ^[47]。より詳細に設定したい場合は「閉じて読み込む先...」を選択します ^[48]。

テーブル: シート上にデータを表示します。グラフ作成の直接のソースになります ^[49]。

接続の作成のみ: シートにはデータを表示せず、クエリの定義だけをメモリに保持します。別のクエリのソースとして利用する場合や、データモデルへの追加を目的とする場合に使用します ^[50]。

データモデルに追加する: 100 万行を超えるような巨大なデータを扱う場合や、複数のテーブルを関連付けて分析する場合に選択します。これは Excel 内のデータベース機能（Power Pivot）を利用することを意味します ^[51]。

運用を劇的に変える「自動更新」の設定

Power Query の最大の強みは、一度作った仕組みを使い回せる点です ^[52]。クエリを右クリックして「プロパティ」を開くと、以下の自動化設定が可能です ^[53]。

ファイルを開く時にデータを更新する: ブックを開くたびに最新のソースデータ（CSV など）を読み込みに行きます。常に最新のレポートが見られるようになります ^[54]。

定期的な更新: 指定した分間隔（最短 1 分）でデータをバックグラウンドで更新し続けます。刻々と変化する売上データなどをリアルタイムに近い形で追跡するダッシュボードに最適です ^[55]。

バックグラウンド更新の制御: これをオンにすると、データの更新中も Excel の他の操作を続けることができます。オフにすると、更新が終わるまで Excel がロックされますが、ピボットテーブルの計算ミスなどを確実に防ぎたい場合に有効です ^[56]。

Excel でのグラフ化と視覚的な分析

Power Query で整理されたデータは、「テーブル」という形式で Excel に出力されます ^[57]。このテーブル形式は、グラフ作成において非常に強力な特性を持っています。

動的なグラフの作成

データの選択: 読み込まれたテーブル内の任意のセルをクリックします。

グラフの挿入: 「挿入」タブから棒グラフや折れ線グラフなどを選択します ^[58]。

自動拡張の利点: Power Query のソースデータ（CSV）が増えて行数が追加された場合、「更新」ボタンを押すだけでテーブルの範囲が自動的に広がります。これに伴い、グラフの参照範囲も自動で拡張されるため、グラフの作り直しは一切不要です ^[59]。

エージェント・モード（AI）による視覚化サポート

2026 年の最新機能である「エージェント・モード」を活用すれば、グラフの作成そのものを AI に任せることができます。指示の例: 「このテーブルを使って、月ごとの売上推移を示す折れ線グラフを作って。タイトルは『2026年度売上分析』にして、平均値の線も追加して」。結果: AI が最適なグラフの種類を選び、指定された要素をすべて含んだ状態でシート上にグラフを配置してくれます。数式や書式設定のミスを防ぎながら、プロフェッショナルな外観のダッシュボードを数秒で構築できます。

ピボットテーブルとの連携

集計前の明細データを Power Query でクレンジングし、その結果を直接ピボットテーブルのソースにすることも可能です。これにより、元データのノイズ（空白や異常値）を事前に除去した、信頼性の高い動的な分析が可能になります。

データエンジニアが教える 2026 年のベストプラクティス

Power Query を使いこなすためには、単にボタンを覚えるだけでなく、処理効率を高めるための「考え方」を知ることが重要です。

パフォーマンスを最大化する「クエリフォールディング」

Power Query がデータベースなどの外部ソースに対して、変換処理をサーバー側に「押し付ける」仕組みをクエリフォールディングと呼びます。

フィルターは最初に: データを全部読み込んでから Excel で絞り込むのではなく、インポートの最初のステップで「不要な行」を削除します。これにより、ネットワークを流れるデータ量が減り、劇的に速度が向上します。

列の選択も早期に: 使わない列は最初の段階で削除します。特に 2026 年の大規模なクラウドデータセットを扱う場合、この「絞り込み」の早さが処理時間の差となって現れます。

整理・メンテナンスのコツ

ステップの名前付け: 自動生成される「変更された型」といった名前ではなく、「消費税率を 10% に変更」といった、後から見て内容がわかる名前にリネームしましょう。

ソースのパラメータ化: ファイルの保存場所やファイル名を「パラメータ」として設定しておけば、フォルダの構成が変わった際もクエリの中身を書き換えることなく、一箇所の修正で対応できます。

データの型チェックを徹底する: 日付列に文字列が混じっていると、Excel に戻したときに計算ができなくなります。AI によるデータ型の自動判定を過信せず、最終的な型が正しいかを目視で確認する習慣をつけましょう。

参考資料

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2. 5 new Excel features to master this February, https://www.howtogeek.com/microsoft-excel-new-features-february-2026/
3. Here are all the new features Microsoft added to Excel in January 2026, https://www.xda-developers.com/here-are-all-the-new-features-microsoft-added-to-excel-in-january-2026/
4. What's New in Excel (July 2025), https://techcommunity.microsoft.com/blog/excelblog/whats-new-in-excel-july-2025/4428623
5. About Power Query in Excel, https://support.microsoft.com/en-us/office/about-power-query-in-excel-7104fbee-9e62-4cb9-a02e-5bfb1a6c536a
6. Deprecation of old Excel and CSV import experience in Power BI service, https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/deprecation-of-old-excel-and-csv-import-experience-in-power-bi-service/
7. Excel's New Import Functions Explained (2026), https://www.acuitytraining.co.uk/news-tips/excels-new-import-functions-explained-2026/
8. Deprecation of Old Excel and CSV Import Experience, https://sumproduct.com/news/deprecation-of-old-excel-and-csv-import-experience-in-power-bi-service/
9. January 2026 Excel update Agent Mode, Web Power Query and Import functions, https://windowsforum.com/threads/january-2026-excel-update-agent-mode-goes-wide-web-power-query-and-import-functions.399234/
10. How Power Query and Power Pivot work together, https://support.microsoft.com/en-us/office/how-power-query-and-power-pivot-work-together-a5f52cba-2150-4fc0-bb8f-b21d69990bc0
11. Power Query vs Power BI vs Power Pivot, https://www.claritix.co.uk/power-query-vs-power-bi-vs-power-pivot
12. Power Query vs Power Pivot vs Power BI, https://www.goskills.com/Excel/Resources/Power-query-vs-power-pivot-power-bi
13. Excel PivotBy Function vs PivotTable, https://www.excelandaccess.com/blog/excel-pivotby-function-pivottable/
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15. Power Query Best Practices 2026, https://www.spoclearn.com/blog/power-query-best-practices-2026/
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21. About Power Query in Excel Latest updates, https://support.microsoft.com/en-us/office/about-power-query-in-excel-7104fbee-9e62-4cb9-a02e-5bfb1a6c536a
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25. Power BI 2026 Updates: Key Changes, https://www.alphabold.com/power-bi-2026-updates-key-changes-from-october-2025-release-wave-2/
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38. Excel Off The Grid: Auto Refresh Power Query, https://exceloffthegrid.com/auto-refresh-power-query/
39. Auto Update a Chart When I Add Data, https://www.reddit.com/r/excel/comments/1nl3u7o/auto_update_a_chart_when_i_add_data/
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42. Create, load, or edit a query in Excel Power Query, https://support.microsoft.com/en-au/office/create-load-or-edit-a-query-in-excel-power-query-ca69e0f0-3db1-4493-900c-6279bef08df4
43. Microsoft Power Query Tutorial 2026, https://www.youtube.com/watch?v=UzRyH1rGq2g
44. Excel Data Cleaning Using Power Query 2026, https://www.youtube.com/watch?v=hsUUECeMXN4
45. Power Query Intro - Power BI Complete Course 2026, https://www.youtube.com/watch?v=xC5aNE8mjxk
46. How to Import CSV into Power BI 2026, https://www.graphed.com/blog/how-to-import-csv-into-power-bi
47. Power Query CSV Import Encoding, https://community.powerplatform.com/forums/thread/details/?threadid=6be2eccf-b6d4-457d-92d2-cc8c169d5462
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57. Use Power Automate to Refresh Power Query, https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/5638525/how-to-use-power-automate-to-refresh-power-query-i
58. Auto Refresh Power Query: 6 Ways, https://exceloffthegrid.com/auto-refresh-power-query/
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76. Advanced Data Cleaning in Excel 2026, https://www.excelgoodies.uk/blog/advanced-data-cleaning-excel-power-query-2025
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92. Microsoft Excel Ribbon Guide, https://www.ablebits.com/office-addins-blog/excel-ribbon-guide/
93. Office Current Channel Update Notes, https://learn.microsoft.com/en-us/officeupdates/current-channel
94. Power BI February 2026 Feature Updates, https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-february-2026-feature-summary/
95. Power BI March 2026 Feature Updates, https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-march-2026-feature-summary/
96. Power Query Data Transformation Guide 2026, https://powerbiconsulting.com/blog/power-query-complete-guide-data-transformation-2026
97. Power BI January 2026 Feature Update Summary, https://www.scribd.com/document/986777333/Power-BI-January-2026-Feature-Summary-Microsoft-Power-BI-Blog-Microsoft-Power-BI
98. Power Query User Interface Documentation, https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/power-query-ui
99. Microsoft 365 Admin Center News March 2026, https://go-planet.com/in-the-know/march-12-2026/
100. Power Platform March 2026 Feature Update, https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/blog/power-apps/whats-new-in-power-platform-march-2026-feature-update/
101. Microsoft 365 Roadmap March 2026, https://www.microsoft.com/microsoft-365/roadmap?id=558936
102. Advancing Microsoft 365 New Capabilities 2026, https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/12/04/advancing-microsoft-365-new-capabilities-and-pricing-update/
103. March 2026 Updates for Microsoft Office, https://support.microsoft.com/en-us/topic/march-2026-updates-for-microsoft-office-c8ddfa76-20b4-482a-8412-8b2bf6363fa7
104. Excel Copilot on Local Files Guide, https://chrismenardtraining.com/post/excel-copilot-now-works-on-local-files-edit-with-copilot/
105. Microsoft 365 Copilot Release Notes March 2026, https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/release-notes
106. Copilot Agent Mode in Excel and Word, https://windowsforum.com/threads/copilot-agent-mode-and-office-agent-transform-microsoft-365.403459/
107. How to use GitHub Copilot Agent Mode, https://medium.com/@mpholoane/how-to-use-github-copilot-agent-mode-in-visual-studio-2026-practical-tips-and-lessons-learned-3e5e2d2110be
108. Word, Excel, and PowerPoint Agents in Copilot, https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-word-excel-and-powerpoint-agents-in-microsoft-365-copilot/4470604
109. Excel's New Agent Mode and Formula Fixing, https://www.windowscentral.com/microsoft/microsoft-office/excels-new-agent-mode-can-fix-your-broken-formulas-proving-ai-can-be-useful
110. Advanced Data Cleaning Hacks 2026, https://www.excelgoodies.uk/blog/advanced-data-cleaning-excel-power-query-2025
111. Power Query AI Upgrades 2026 Summary, https://www.excelgoodies.com/blog/advanced-data-cleaning-excel-power-query-2025

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー2021年8月24日執筆ーーーーーーーーーーーーーーーーー

はじめに

　表計算ソフトExcelで利用できる色々な形式のファイルを読み込みデータを整形・加工できるPower Queryについて紹介します。

　この記事を読むと、次の疑問について知ることができます。

Power Queryとは？

　 Power Queryは、冒頭でも述べたようにExcelを利用する場合には、各種データにアクセスして取り込み、それらデータを整理・加工するためのアドオンに相当する付加機能です。

　では、どのようなデータが取り込めるかの見てみましょう。

　ここでPower Queryの特徴などをまとめてみましょう。

　Power Queryは、Office2016以降のExcelであれば、標準でPower Queryが利用できるようになっていますが、2010年や2013年でのExcelでは、アドインをインストールする必要があります。

　アドインのインストールは次のサイトから行えます。

Download Microsoft Power Query for Excel from Official Microsoft Download Center

Microsoft Power Query for Excel は、データの検出、アクセスおよびコラボレーションを簡略化...

www.microsoft.com

Power Queryの使い方

CSVファイルからデータの読み込み

　Excelを起動して、上部メニューの「データの取得」から上述の表にあるような取り込みができます。

　ここでは、読み込むデータをiphoneのヘルスケアのデータの中で体重データを取り込んでみたいと思います。

　iphoneのヘルスケアデータをcsvに落とすアプリは、「HealthExport」というアプリを使いました。

　その中から体重データ（HKQuantityTypeIdentifierBodyMass_2021-08-234_18-40-56_SimpleHealthExportCSV.csv）を読み込みます。

　上部メニューの「データ」⇒「データの取得」⇒「ファイルから」⇒「テキストまたはCSV」をクリックして読み込み、文字コードが「シフトJIS」⇒「unicode utf-8」に変更してから「データの変換」をクリックします。

　最初にデフォルトでは、「シフトJIS」になっており、これで読み込むと、日本語の部分は文字化けしてしまいますので、ヘルスケアデータが「unicode utf-8」形式なので、この文字コードで読み込んだわけです。

Power Queryエディターの構成

　Power Queryエディター画面は、大きく分けて4つの画面に分けれます。

リボン

　取り込んだデータに対して、整形。加工する部分で、「ホーム」、「変換」、「列の追加」、「表示」メニューがあり。それぞれのメニューに対していろいろな操作ができるメニューが表示されます。

クエリ設定画面

　クエリの名前、取り込んだデータのソースがあり、その下にデータに整形・加工するステップごとにその工程が記録され、その操作を消すことにより、容易に前の状態に戻すことが可能です。

ビューウインドウ

　取り込んだデータにリボンでのメニューにより操作して、くわえられた結果が表示される画面です。

　画面上でも、右クリックすることによりデータに変更・加工をすることが可能です。

クエリ画面

　この画面は実施したことがあるクエリが表示されます。

　現在実施しているクエリの複製をすると、新たに複製されたクエリが表示されるようになります。

読み込んだデータの整形

クエリ設定画面のステップの名前変更と不要な先頭行の削除

　「クエリーの設定」画面で、データに加えられ変更されるたびにシステム上で自動で名前が付きますが、分かりずらいので、あなた自身が見て変更した部分がどのように変更したかを簡単に記述して、変更をしてくださいね。

　また、先頭行は必要のないものなので削除します。

　削除は、リボンの「ホーム」⇒「行の削除」⇒「上位の行の削除」で上位の行削除ウインドウが表示されるので行数に「１」を入れて「OK」をクリックし、右のクエリステップの「削除された最初の行」⇒「最初の行を削除」に変更します。

不要な列の削除

　取り込んだデータで、必要な列はcolumn7（endDate）と体重が記録されたcolumn9（value）なので、その他の列をすべて選択した後、右クリックして表示されるメニューの「列の削除」クリックします。

　右のクエリ設定のこのステップの名前「削除された列」⇒「不用な列の削除」に変更します。

1行目をヘッダー行として指定

　1行目は、endData、valueとなっているので、この行はヘッダー行として指定してやりります。

　右のクエリ設定のこのステップの名前「昇格されたヘッダー数」⇒「先頭行をヘッダーに設定」に変更します。

　ヘッダーの名前変更

　ヘッダーの名前が、「endDate」⇒「日付」、「value」⇒「体重」に変更するとともに、日付部分を分割します。

　日付は「2020/03/13 18:22:26」のように記入されていますので、年月日と時刻の間に半角スペースがあることを利用して日付を年月日と時刻に分割します。

時刻列の削除、グループ化

　時刻列は必要ないので、時刻列を選択して右クリックして、「削除」をクリックします。

　日付列を分割した際に自動で付いた名前「日付.1」⇒「日付」に変更します。

　日付列を選択して、日付がダブって記録されている部分があるので。この部分はグループ化してやり、同じ日付での体重は平均を指定します。

　これで、日付と体重のデータが整形されましたので、閉じてExcelに読み込みましょう。

　リボンの左にある「閉じて読み込む」をクリックします。

エクセル上でグラフ化

　データが整形されましたので、この表を用いてグラフ化ができます。

　グラフ化については、詳細は省きますが、挿入から「折れ線グラフ」を選択し、軸タイトル、線の色、日付の傾き、背景などを色々設定して、できたグラフが下図となります。

おわりに

　如何だったでしょうか？

　Power Queryとは？、Power Queryの使い方はどうするの？、CSVファイルからデータの読み込み、Power Queryエディターの構成、リボン、クエリ設定画面、ビューウインドウ、クエリー画面、読み込んだデータの整形、クエリ設定画面のステップの名前変更と不要な先頭行の削除、不要な列の削除、1行目をヘッダー行として指定、ヘッダーの名前変更、時刻列の削除、グループ化、エクセル上でグラフ化はどうするの？などについて解説してきました。

　この記事が少しでもあなたにとって役に立てればこれほど嬉しいことはありません。

以上です。