やはりデータ操作は「選択」、選択は全てを圧倒する インデックス列の追加 - Power Automate

インデックス列の追加

インデックス列が欲しい！
超絶美少女のアイコンへ神絵師により転生した私はこのように叫びます。

配列データを取り扱っていると、「やっぱインデックス列ないと不便だな」と度々感じます。Power Automateの対応策を考えました。

結論は選択(Select)の圧勝です。

以前の検証はこちら

アプローチの仕方

今回は国勢調査 / 時系列データ / 男女，年齢，配偶関係 - 東京都 - 令和2年のデータで試します。

64件のデータです。

長いサンプルのJSONはこちらから

[
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "東京都",
        "Column4": 14047594,
        "Column5": 1566840,
        "Column6": 8944193,
        "Column7": 3107822
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "特別区部",
        "Column4": 9733276,
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        "Column7": 2028506
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
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        "Column5": 8976,
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    },
    {
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        "Column5": 23086,
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    {
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        "Column4": 260486,
        "Column5": 34714,
        "Column6": 174886,
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    },
    {
        "Column1": "2020年",
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        "Column3": "新宿区",
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    {
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    {
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    {
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    {
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    {
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    },
    {
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    {
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    },
    {
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        "Column2": "令和2年",
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    {
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    {
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    {
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        "Column2": "令和2年",
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    {
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        "Column2": "令和2年",
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    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
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    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
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    },
    {
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        "Column2": "令和2年",
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    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
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    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "檜原村",
        "Column4": 2003,
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        "Column6": 806,
        "Column7": 1058
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "奥多摩町",
        "Column4": 4750,
        "Column5": 337,
        "Column6": 1998,
        "Column7": 2410
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "大島町",
        "Column4": 7102,
        "Column5": 710,
        "Column6": 3679,
        "Column7": 2713
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "利島村",
        "Column4": 327,
        "Column5": 50,
        "Column6": 197,
        "Column7": 80
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "新島村",
        "Column4": 2441,
        "Column5": 272,
        "Column6": 1202,
        "Column7": 967
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "神津島村",
        "Column4": 1855,
        "Column5": 274,
        "Column6": 994,
        "Column7": 587
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "三宅村",
        "Column4": 2273,
        "Column5": 225,
        "Column6": 1151,
        "Column7": 894
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "御蔵島村",
        "Column4": 323,
        "Column5": 60,
        "Column6": 205,
        "Column7": 58
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "八丈町",
        "Column4": 7042,
        "Column5": 799,
        "Column6": 3415,
        "Column7": 2801
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "青ヶ島村",
        "Column4": 169,
        "Column5": 21,
        "Column6": 117,
        "Column7": 31
    },
    {
        "Column1": "2020年",
        "Column2": "令和2年",
        "Column3": "小笠原村",
        "Column4": 2929,
        "Column5": 416,
        "Column6": 2099,
        "Column7": 413
    }
]

1. Apply to each（現: それぞれに適用する）
2. Do until
3. 選択

上記の三つを比較します。

ネタバレですが、結論は選択(Select)の圧勝です。

Apply to each（現: それぞれに適用する）とDo until

Apply to each（現: それぞれに適用する）とDo untilは、結果を格納する配列とイテレーターである変数i, jをそれぞれ宣言します。

Apply to each（現: それぞれに適用する）の場合、配列変数に追加のアクションは

Apply to each

addProperty(item(),'Index',variables('i'))

Do untilの場合

Do until

addProperty(body('JSON_Array')?[variables('j')],'Index',iterationIndexes('Do_until'))

addProperty 関数はオブジェクトにプロパティを追加する便利な関数です。
Indexというプロパティを設けて、イテレーターの値を設定しています。

Do untilで使用できるというiterationIndexes 関数も初めて使ってみました。

variables('j')はiterationIndexes('Do_until')に置き換えることができます。
しかしDo untilの条件を鑑みると、値を識別するための変数が必要だったため、結局jという変数を設けました。

結果は・・・

双方15～25秒かかってしまい、遅い。

やはり選択(Select)

選択(Select)のアプローチは

1. 配列の要素数をlength 関数で取得し、range 関数を設け
2. Fromをrange 関数、MapはaddProperty(body('JSON_Array')?[item()],'Index',item())と指定

こちらで内部的に繰り返し処理を実施して、高速でインデックスの付与も達成しています。

inputs

{
"from": "@range(0,length(body('JSON_Array')))",
"select": "@addProperty(body('JSON_Array')?[item()],'Index',item())"
}

一つだけ次元が違う。

おわりに

やはり選択は圧勝ですね！
選択最強です！

なるべく選択でやりたい！