繰り返し基準ファイルとして「テキスト/CSV形式」を指定する

CSV形式やExcelシートから値を作業変数にセットする https://xoblos.hatenablog.jp/entry/2022/09/30/065249

上記の記事では、繰り返し基準ファイルとして抽出データ(xoBlos XML形式)を使いましたが、 CSV(テキスト+カンマ区切り)形式や、テキスト+タブ区切り形式、その他のテキスト+区切り文字形式のファイルも 繰り返し基準ファイルとして使用できます。

この設定は、カンマ区切り形式のCSVデータの場合の設定ですが、[データの区切り文字] を「タブ文字」にすればテキスト+タブ区切り形式のデータも使用できます。下図の例は、区切り文字が # の場合で、[データの区切り文字] を「その他」にしている例です。その場合、[区切り文字の指定] には # を指定します。

CSV形式やExcelシートから値を作業変数にセットする

作業変数を複数設定する
https://xoblos.hatenablog.jp/entry/2021/10/19/035041

上記の記事で、JSON形式データから作業変数に値をセットする方法を解説しました。

今回はJSON形式ではなく、CSV形式Excelシートでパラメータを準備しておき、 作業変数にセットする方法を解説します。

CSV形式やExcelシートでパラメータを準備しておく

抽出データ(xoBlos XML形式)に変換する

CSVデータからの場合は 「変換(CSV→抽出データ)」 手順、Excelシートからの場合は、Excel表から抽出」 手順で変換します。

手順の繰り返し(XML 1行分)

上述の抽出データ(xoBlos XML形式)を繰り返し基準ファイルに設定し、「代入(JSON→変数)」手順で1回(1行分)の繰り返しを行います。

この手順は [新しい手順]-[値の読み込み]-[JSON → 変数] メニューで作成します。

[読み込むJSON文字列] に、編集エディタを使って「項目名変数」を記述します。

編集エディタ下部の [項目名変数] をダブルクリックすると $(item:"項目名") と入力されるので、項目名を書き換えます。

実行結果が作業変数にセットされる

後続手順で、$(tmp:年度)$(tmp:半期)$(tmp:四半期) の形式で作業変数として使用できます。

⇒ 作業変数の使い方

連番(シーケンスナンバー)を、シートに簡単にセットする

マスターデータを基本入力ファイルにしてみる (5) https://xoblos.hatenablog.jp/entry/2022/09/19/122702

上記記事で使った方法に関して解説します。 下図のようなシートを出力し、A列に連番(シーケンスナンバー)をセットしたいと思います。

そんなときは、下図のような数式・関数を、ひな形シートのひな形行に入れておくと簡単です。

=IF(ROW()=2, 1, A1+1)

ROW() 関数は、指定したセルが何行目になるかを返します。

2行目に "1" を入れておくだけで、後はxoBlosがこの数式・関数をもとに連番を振っていきます。セル相対参照の "A1" は、行が増えていくたびに "A2"、"A3"、"A4"、… と変わっていきます。

制御シートの指定に関しては、冒頭のリンク記事を参照してください。

 

マスターデータを基本入力ファイルにしてみる (5)

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ひな形シート(Temp)と生成制御シート(ImportCtl)

統計データの参照マッチングは [変換入力] セクションで指定しています。1979年度の参照と、2019年度の参照と、[変換入力] セクションを縦に2回並べて指定します。調査年への [マッチキー] は、[固定値] キーワードにキー値を固定で入れておきます。

[取得データの数値計算] キーワードで、総人口の増減を計算しています。 [並べ替え] キーワードは、この計算結果後に評価されますので、n(数値)と d(降順)指定でランキング表示となります。

生成手順実行結果:都道府県別総人口(増減ランキング)

基本入力データ(都道府県マスター.xml

マッチング参照される統計データ(data.xml

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マスターデータを基本入力ファイルにしてみる (4)

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前回記事までで、基本入力となる都道府県マスターと 参照される総人口統計データが用意できましたので、さっそく xoBlos で「変換入力」マッチングしてみましょう。

参照するデータは調査年度が1979年度のものと、2019年度のもので、この40年間の間に都道府県別に総人口が 増えたか減ったかを調べてランキング表に出力してみます。

生成制御シートの設定方法は次回記事に譲ることにし、まずは気になる出力結果を見てみましょう。

都道府県別総人口(この40年間での増減ランキング)

全データをHTML表示したもの(項目は左寄せレイアウトにしています)

順位 都道府県
コード
都道府県名 1979年度総人口 2019年度総人口 増加数
1 14 神奈川県 6,832,000 9,198,000 2,366,000
2 13 東京都 11,637,000 13,921,000 2,284,000
3 11 埼玉県 5,318,000 7,350,000 2,032,000
4 12 千葉県 4,626,000 6,259,000 1,633,000
5 23 愛知県 6,171,000 7,552,000 1,381,000
6 40 福岡県 4,506,000 5,104,000 598,000
7 27 大阪府 8,445,000 8,809,000 364,000
8 47 沖縄県 1,094,000 1,453,000 359,000
9 25 滋賀県 1,061,000 1,414,000 353,000
10 08 茨城県 2,510,000 2,860,000 350,000
11 28 兵庫県 5,119,000 5,466,000 347,000
12 04 宮城県 2,059,000 2,306,000 247,000
13 22 静岡県 3,423,000 3,644,000 221,000
14 09 栃木県 1,775,000 1,934,000 159,000
15 29 奈良県 1,181,000 1,330,000 149,000
16 10 群馬県 1,833,000 1,942,000 109,000
17 24 三重県 1,672,000 1,781,000 109,000
18 34 広島県 2,717,000 2,804,000 87,000
19 26 京都府 2,512,000 2,583,000 71,000
20 21 岐阜県 1,943,000 1,987,000 44,000
21 33 岡山県 1,861,000 1,890,000 29,000
22 17 石川県 1,110,000 1,138,000 28,000
23 19 山梨県 800,000 811,000 11,000
24 18 福井県 791,000 768,000 -23,000
25 20 長野県 2,074,000 2,049,000 -25,000
26 43 熊本県 1,777,000 1,748,000 -29,000
27 37 香川県 993,000 956,000 -37,000
28 31 鳥取県 600,000 556,000 -44,000
29 41 佐賀県 860,000 815,000 -45,000
30 16 富山県 1,098,000 1,044,000 -54,000
31 45 宮崎県 1,141,000 1,073,000 -68,000
32 44 大分県 1,223,000 1,135,000 -88,000
33 36 徳島県 822,000 728,000 -94,000
34 32 島根県 782,000 674,000 -108,000
35 39 高知県 829,000 698,000 -131,000
36 30 和歌山県 1,086,000 925,000 -161,000
37 38 愛媛県 1,500,000 1,339,000 -161,000
38 06 山形県 1,247,000 1,078,000 -169,000
39 46 鹿児島県 1,773,000 1,602,000 -171,000
40 07 福島県 2,023,000 1,846,000 -177,000
41 03 岩手県 1,416,000 1,227,000 -189,000
42 15 新潟県 2,439,000 2,223,000 -216,000
43 35 山口県 1,583,000 1,358,000 -225,000
44 42 長崎県 1,588,000 1,327,000 -261,000
45 02 青森県 1,516,000 1,246,000 -270,000
46 01 北海道 5,535,000 5,250,000 -285,000
47 05 秋田県 1,254,000 966,000 -288,000

 

統計データ出典と二次処理ソフトについて

統計データ出典:都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系)
https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview

二次処理ソフト:xoBlos(ゾブロス) 増減計算やランキング表示で使用
https://www.xoblos.com/

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マスターデータを基本入力ファイルにしてみる (3)

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前回記事の都道府県別総人口データ(CSVデータ)から、xoBlos でデータ部分を抽出してみましょう。Excel表から抽出」手順では、Excelファイル(ブック)と同じように、CSVファイルを指定することができます。

デザイナの [2.入力設定] には、[a. ファイル名] に入力CSVファイルのパス名、[b. シート名] ?1 を指定します。CSVファイルにはシートがないため、第1シート扱いとして指定しています。

都道府県別総人口データ(CSVデータ)

出典:都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系)
https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview

Excelで開くと

メモ帳で開くと(データ部分)

"調査年 コード","調査年","地域 コード","地域","/項目","A1101_総人口【人】","注釈"
"2019100000","2019年度","00000","全国","","126,167,000",""
"2019100000","2019年度","01000","北海道","","5,250,000",""
"2019100000","2019年度","02000","青森県","","1,246,000",""
"2019100000","2019年度","03000","岩手県","","1,227,000",""
"2019100000","2019年度","04000","宮城県","","2,306,000",""
"2019100000","2019年度","05000","秋田県","","966,000",""
"2019100000","2019年度","06000","山形県","","1,078,000",""
"2019100000","2019年度","07000","福島県","","1,846,000",""
"2019100000","2019年度","08000","茨城県","","2,860,000",""
"2019100000","2019年度","09000","栃木県","","1,934,000",""
"2019100000","2019年度","10000","群馬県","","1,942,000",""
"2019100000","2019年度","11000","埼玉県","","7,350,000",""
(略)

Excel表から抽出」手順でCSVファイルから抽出する場合、項目の前ゼロはExcelで開いたときの表示のままでデータが抽出されます。また、数字区切り用のカンマは取られて抽出されます。「総人口」の区切り用カンマはない状態で抽出されます。

この場合、何も指定がなければ、「地域コード」(前ゼロ付き5桁の数字)は前ゼロが取られて抽出されます。

xoBlos 抽出制御シート

前ゼロ付加桁数」キーワードで「5」を指定することにより、前ゼロも抽出しています。

実行後の抽出データ(XMLデータ)

前記出典の e-Stat 社会・人口統計体系のダウンロードデータをもとに、xoBlos でデータ抽出した結果です(e-Stat の利用規約に準じています)。

次回記事では、都道府県マスターからこの統計データを「変換入力」でマッチング参照してみます。

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マスターデータを基本入力ファイルにしてみる (2)

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e-Stat からダウンロードした総人口データ(CSVデータ)

e-Stat は、政府統計ポータルサイトです。
https://www.e-stat.go.jp/

このサイトから、都道府県別の総人口データをダウンロードできます。

出典:都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系)
https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview

Excelで開くと

メモ帳で開くと(データ部分)

"調査年 コード","調査年","地域 コード","地域","/項目","A1101_総人口【人】","注釈"
"2019100000","2019年度","00000","全国","","126,167,000",""
"2019100000","2019年度","01000","北海道","","5,250,000",""
"2019100000","2019年度","02000","青森県","","1,246,000",""
"2019100000","2019年度","03000","岩手県","","1,227,000",""
"2019100000","2019年度","04000","宮城県","","2,306,000",""
"2019100000","2019年度","05000","秋田県","","966,000",""
"2019100000","2019年度","06000","山形県","","1,078,000",""
"2019100000","2019年度","07000","福島県","","1,846,000",""
"2019100000","2019年度","08000","茨城県","","2,860,000",""
"2019100000","2019年度","09000","栃木県","","1,934,000",""
"2019100000","2019年度","10000","群馬県","","1,942,000",""
"2019100000","2019年度","11000","埼玉県","","7,350,000",""
(略)

「調査年」は、1975年度から2019年度までのデータが1ファイルとして入っています。「地域コード」は前ゼロ付きの数字5桁です(Excelで開くと、前ゼロがとれて表示されます)。

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