Power QueryでCSVや複数のテーブルを結合した際、「数値が文字列扱いになって集計できない」「日付が正しく表示されない」といった経験はありませんか？
これらの原因の多くは「データ型の不一致」です。
今回は、Power Queryでデータ型を正しく設定し、エラーを防ぐ基本操作を解説します。
この記事でわかること
- Power Queryで扱えるデータ型の種類
- データ型の確認と変更方法
- 自動変換によるエラーの防ぎ方
- 型変換を自動化して再利用する方法
Power Queryで扱える主なデータ型
Power Queryでは、各列に「データ型」が設定されています。これが正しくないと、計算・並べ替え・フィルターで思わぬ結果を引き起こします。
| データ型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 文字列（Text） | 文字や記号を扱う | “商品A”, “東京” |
| 数値（Decimal / Whole Number） | 計算可能な数字 | 100, 1500.5 |
| 日付（Date） | 日付データを扱う | 2025/04/01 |
| 日時（Date/Time） | 日付と時刻を含む | 2025/04/01 14:30 |
| 真偽値（True/False） | 条件分岐に使用 | true / false |
データを読み込むとPower Queryが自動的に型を推定しますが、誤判定されることもあるため確認が必要です。
データ型を確認・変更する方法
① データ型アイコンを確認する
Power Queryエディターで各列の見出し左にある小さなアイコン（ABC、123、カレンダーなど）が現在のデータ型を示しています。
- ABC → 文字列
- 123 → 数値
- カレンダー → 日付
② データ型を変更する
データ型を変更したい列を選択し、右クリック → 「型の変更」から目的の型を選びます。
または、上部メニュー「変換」タブ → 「データ型」でも変更可能です。
たとえば、文字列として読み込まれた「金額」列を数値に変換することで、合計や平均などの集計が正しく動作するようになります。
日付型のトラブルを防ぐポイント
CSVや他のシステムからインポートした日付データで多いのが「日付型のずれ」や「変換エラー」です。
- 文字列として読み込まれた場合：「型の変更 → 日付」へ変換
- エラーが出る場合：日付の区切り（/ または -）が正しいか確認
- 英語表記（Jan, Febなど）は「ロケール設定」を「日本語」に変更
ロケール設定での変換手順
- 列を右クリック → 「型の変更」 → 「ロケールを使用して…」を選択
- 「データ型」を「日付」、「ロケール」を「日本語（日本）」に設定
これで海外形式のCSVでも正しく日付が認識されます。
数値型と文字列型の混在を防ぐ
異なる型が混在している列（例：「100」「N/A」「-」など）は、自動変換時にエラーが発生します。
対処法としては、変換前に「値の置換」で文字列をクリーニングするのが効果的です。
例：
「N/A」→ 空白、
「-」→ 0 などに置換してから「数値」に変換すると安定します。
型変換を自動化して再利用する
Power Queryでは、型変換も「ステップ」として自動記録されます。
一度正しい型設定を行えば、次回のデータ更新時も同じ変換が自動適用されます。
この仕組みを活用することで、「毎回フォーマット調整に時間がかかる」問題を完全に解消できます。
まとめ：データ型を整えてPower Queryを安定稼働させよう
- Power Queryでは列ごとに正しいデータ型を設定することが重要
- 文字列・数値・日付の型を誤ると集計や結合でエラーが発生
- ロケール設定を使えば海外形式の日付も正しく変換可能
- 型変換もステップとして記録され、自動更新に対応
これでPower Queryを使ったデータの信頼性向上が実現できます。
次回は「Power Queryでカスタム列を作成！条件分岐と数式の基本」を解説します。
