Power Query で Microsoft 日本語公式サイトから列挙体を取得する

 Microsoft の公式サイト,英語なら取得は容易であるが,当然日本語は取得できない.今回は日本語サイトから英語と日本語の両者を取得しようと試みた.

 結論から言うと,この記事で述べた方法で全ての日本語と英語とが分離できたわけではない.2 バイト文字と 1 バイト文字との分離という手法を用いたが,最終的には手動での対応が必要だった.

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EXCEL VBA で既存のテーブルにネットワークドライブ上の Workbook からデータを追記する

FileSystemObject と VBA の関係

 前回の記事ではフォルダーから一括してデータを読み込む方法を紹介した.今回は月次の更新ファイルを読み込んで既存のテーブルにデータを追記する方法を紹介する.

 既に読み込んだファイルは拒否したい.監査としてのワークシートが必要だ.リレーショナルデータベースならデータの一意制約から可能だが,EXCEL では自前で作る必要がある.

 色々と挑戦しがいのある課題であった.

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EXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込む

FileSystemObject と VBA の関係

 Power Query が使えないと不便である.先日 EXCEL 2010 の素の環境でフォルダ内のブックをすべて開き,データを読み込む必要があったのだが,Power Query が使えなかったため,VBA でブックを開いて読み込まなければならなかった.備忘録としての記事である.

 この記事はPower Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートすると対応している.やっていることは同じだが,.xls 形式だとクエリの検証に時間がかかるため,VBA で読み込んだほうが動作は早いかもしれない.

 フォルダー内のファイル一覧を取得するには FileSystemObject を使う場合と Dir() 関数を使う方法とがある.ここでは FileSystemObject を使うことにする.

 データは Range オブジェクトに格納されているため,Range オブジェクトを取得するのが当面の目標となる.

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Power Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートする

ソースファイル内部の候補がポップアップする

 Power Query で,あるフォルダ内の同一構造のファイルを一括してインポートする機会は多い.M 言語は未開拓であるが,その一端に触れてみた.

 EXCEL ブックであれ csv ファイルであれ,構造化されたデータという観点から見れば,ファイル形式などどうでも良い話である.この抽象化が理解できれば,Power Query への理解が一定程度進むのではないかと思う.

 この記事はEXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込むと対応する.

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色の知覚(1)太陽光

太陽光の分光強度分布 (National Renewable Energy Laboratory)

 色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある.その一端を紹介し,色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する.

 今回は太陽光について調べた.データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った.日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している.

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第 1 章 空間情報を定義する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)

 空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが,空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである.

 EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが,プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく.SQL Server でも同じことである.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する

各都道府県の新型コロナウイルス確定患者数の推移

 新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降,Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる.

 このツイートから始まった一連のやりとりで,厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した.

 今回はここを画像つきで実施してみた.

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