【初心者向け】Power Automate データ操作練習帳

Last updated at 2024-06-02Posted at 2024-06-02

はじめに

Power Automateのデータ操作は非常に強力な機能です。

使いこなすことで、様々なコネクターのアクションから返されるJSONを、自分やビジネスの用途に合わていくことができます。
とはいえ、使いこなすためには、練習が不可欠。

下記に練習用のJSON配列入力を、ChatGPTに作成してもらいました。

私と一緒に練習してみましょう！

データ操作練習帳とうたっていますが、私の知見と調査の範囲内ですので、より良い方法はありえます。
コメントで助言をいただければ幸いです。

練習用JSON

ChatGPTにて作成してもらいました。

数値(integer)
数値(float)
Boolean(boolean)
文字列(string)
- 日付文字列(string)
オブジェクト(object)
配列(array)

上記の要素を加えています。

JSONを参照する際は、折りたたみを解除してください。

練習用JSON

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "123 Main St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-01T08:00:00Z",
    "floatValue": 25.5
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "456 Elm St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-02T09:00:00Z",
    "floatValue": 30.5
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "789 Oak St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-03T10:00:00Z",
    "floatValue": 35.5
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "age": 28,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "321 Pine St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-04T11:00:00Z",
    "floatValue": 28.5
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": 22,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "654 Maple St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-05T12:00:00Z",
    "floatValue": 22.5
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": 40,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "987 Birch St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-06T13:00:00Z",
    "floatValue": 40.5
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": 32,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "741 Cedar St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-07T14:00:00Z",
    "floatValue": 32.5
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": 29,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "852 Walnut St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-08T15:00:00Z",
    "floatValue": 29.5
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": 27,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "963 Cherry St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-09T16:00:00Z",
    "floatValue": 27.5
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": 45,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Manager"
    ],
    "address": {
      "street": "159 Spruce St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-10T17:00:00Z",
    "floatValue": 45.5
  }
]

■ テーブルバージョン

id (integer)	name (string)	age (integer)	isActive (boolean)	roles (array)	street (string)	city (string)	zip (string)	lastLogin (string)	floatValue (number)
1	Alice	25	true	Admin,User	123 Main St	Springfield	12345	2024-05-01T08:00:00Z	25.5
2	Bob	30	false	User	456 Elm St	Shelbyville	67890	2024-05-02T09:00:00Z	30.5
3	Charlie	35	true	Admin,Manager,User	789 Oak St	Ogdenville	54321	2024-05-03T10:00:00Z	35.5
4	David	28	false	User	321 Pine St	Springfield	12345	2024-05-04T11:00:00Z	28.5
5	Eve	22	true	User	654 Maple St	Shelbyville	67890	2024-05-05T12:00:00Z	22.5
6	Frank	40	true	Manager,User	987 Birch St	Ogdenville	54321	2024-05-06T13:00:00Z	40.5
7	Grace	32	false	Admin,User	741 Cedar St	Springfield	12345	2024-05-07T14:00:00Z	32.5
8	Hank	29	true	User	852 Walnut St	Shelbyville	67890	2024-05-08T15:00:00Z	29.5
9	Ivy	27	true	Admin,User	963 Cherry St	Ogdenville	54321	2024-05-09T16:00:00Z	27.5
10	Jack	45	false	Manager	159 Spruce St	Springfield	12345	2024-05-10T17:00:00Z	45.5

作成アクションで上記を設定して、今後の動作を解説します。

データ操作の検証範囲

Power Queryで実現できているテーブルまた列の操作を、可能な限り再現してみます。
テーマは下記のとおりです。

1. フィルター

アレイのフィルター処理で完結します。
例えばidが5以上の場合は、

from @{body('ParseJSON_PracticeJSON')}
Filter Query @greaterOrEquals(item()['id'],5)

結果

output

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "123 Main St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-01T08:00:00Z",
    "floatValue": 25.5
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "456 Elm St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-02T09:00:00Z",
    "floatValue": 30.5
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "789 Oak St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-03T10:00:00Z",
    "floatValue": 35.5
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "age": 28,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "321 Pine St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-04T11:00:00Z",
    "floatValue": 28.5
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": 22,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "654 Maple St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-05T12:00:00Z",
    "floatValue": 22.5
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": 40,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "987 Birch St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-06T13:00:00Z",
    "floatValue": 40.5
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": 32,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "741 Cedar St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-07T14:00:00Z",
    "floatValue": 32.5
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": 29,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "852 Walnut St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-08T15:00:00Z",
    "floatValue": 29.5
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": 27,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "963 Cherry St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-09T16:00:00Z",
    "floatValue": 27.5
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": 45,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Manager"
    ],
    "address": {
      "street": "159 Spruce St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-10T17:00:00Z",
    "floatValue": 45.5
  }
]

複数条件 - And条件

詳細設定モードから編集した場合、複数条件に対処できます。

例えばidが5以上で、ageが30以下としましょう。
その場合、設定は下記のようになります。

Filter Query

and(greaterOrEquals(item()['id'],5),lessOrEquals(item()['age'],30))

結果

output

[
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": 22,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "654 Maple St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-05T12:00:00Z",
    "floatValue": 22.5
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": 40,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "987 Birch St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-06T13:00:00Z",
    "floatValue": 40.5
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": 32,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "741 Cedar St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-07T14:00:00Z",
    "floatValue": 32.5
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": 29,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "852 Walnut St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-08T15:00:00Z",
    "floatValue": 29.5
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": 27,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "963 Cherry St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-09T16:00:00Z",
    "floatValue": 27.5
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": 45,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Manager"
    ],
    "address": {
      "street": "159 Spruce St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-10T17:00:00Z",
    "floatValue": 45.5
  }
]

2. 列の選択

列を限定したり、加工するためには、 選択(Select) アクションが活躍します。

初回、とっつきにくい印象もありますが非常に強力な機能です。
ぜひ習得されることをおススメします。

シンプルな列の選択と配列の結合

From @{body('ParseJSON_PracticeJSON')}

Map

{
  "id": @{item()['id']},
  "name": @{item()['name']},
  "roles": @{join(item()['roles'],',')}
}

こちらにより

id、nameの列に限定し
データ型がarrayのroles列をjoin関数で結合しています

結果

output

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "roles": "Admin,User"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "roles": "User"
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "roles": "Admin,Manager,User"
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "roles": "User"
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "roles": "User"
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "roles": "Manager,User"
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "roles": "Admin,User"
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "roles": "User"
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "roles": "Admin,User"
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "roles": "Manager"
  }
]

この選択は、列を追加したり、データ型を変換することにも有効です。

値の置き換え
データ型変換
書式変換

を試してみます。

1. 値の置き換え

既存の列を選択して、age列の式を1.1倍に置き換えることができます。
if関数なども使えるので、関数の使い方によって、様々な値に変えることができます。

age列

mul(item()['age'],1.1)

2. データ型変換

age列に歳という文字列を着けて、列ごとString型に変えましょう。

age列

concat(string(item()['age']),'歳')

さくっと変換できますね

3. 書式変換

lastLogin列が、日付文字列なので、yyyy-MM-dd hh:mm:ssに変換します。
formatDateTime関数です。

lastLogin列

formatDateTime(item()['lastLogin'],'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')

年や月、日付も取得できます。便利ですね。

選択による加工の結果

1,2,3の結果

output

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": "25歳",
    "ageMul": 27.500000000000004,
    "ageString": "25歳",
    "lastLogin": "2024-05-01 08:00:00"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": "30歳",
    "ageMul": 33,
    "ageString": "30歳",
    "lastLogin": "2024-05-02 09:00:00"
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": "35歳",
    "ageMul": 38.5,
    "ageString": "35歳",
    "lastLogin": "2024-05-03 10:00:00"
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "age": "28歳",
    "ageMul": 30.800000000000004,
    "ageString": "28歳",
    "lastLogin": "2024-05-04 11:00:00"
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": "22歳",
    "ageMul": 24.200000000000003,
    "ageString": "22歳",
    "lastLogin": "2024-05-05 12:00:00"
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": "40歳",
    "ageMul": 44,
    "ageString": "40歳",
    "lastLogin": "2024-05-06 01:00:00"
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": "32歳",
    "ageMul": 35.2,
    "ageString": "32歳",
    "lastLogin": "2024-05-07 02:00:00"
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": "29歳",
    "ageMul": 31.900000000000002,
    "ageString": "29歳",
    "lastLogin": "2024-05-08 03:00:00"
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": "27歳",
    "ageMul": 29.700000000000003,
    "ageString": "27歳",
    "lastLogin": "2024-05-09 04:00:00"
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": "45歳",
    "ageMul": 49.50000000000001,
    "ageString": "45歳",
    "lastLogin": "2024-05-10 05:00:00"
  }
]

3. 列の分割

列の分割も、選択(Select) アクションの出番です。

Apply to eachではなく、選択(Select)を使うことで、高速で処理できます。

配列から抽出する例

JSONのうち、roles列は、array型です。
中身をとって複数の列に分割します。

from @{body('ParseJSON_PracticeJSON')}

Map

{
  "id": @{item()['id']},
  "name": @{item()['name']},
  "roles1": @{item()['roles']?[0]},
  "roles2": @{item()['roles']?[1]}
}

4. ソート

sort関数を使います。
並べ替えに使用するキー列は 文字列 で設定することがポイント。

作成アクションで、並び替えの結果を反映します。

入力

sort(body('ParseJSON_PracticeJSON'),'age')

上記はage列をもとに昇順で並び替えます。

結果

output

[
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": 22,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "654 Maple St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-05T12:00:00Z",
    "floatValue": 22.5
  },
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "123 Main St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-01T08:00:00Z",
    "floatValue": 25.5
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": 27,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "963 Cherry St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-09T16:00:00Z",
    "floatValue": 27.5
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "age": 28,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "321 Pine St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-04T11:00:00Z",
    "floatValue": 28.5
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": 29,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "852 Walnut St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-08T15:00:00Z",
    "floatValue": 29.5
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "456 Elm St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-02T09:00:00Z",
    "floatValue": 30.5
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": 32,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "741 Cedar St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-07T14:00:00Z",
    "floatValue": 32.5
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "789 Oak St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-03T10:00:00Z",
    "floatValue": 35.5
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": 40,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "987 Birch St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-06T13:00:00Z",
    "floatValue": 40.5
  },
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": 45,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Manager"
    ],
    "address": {
      "street": "159 Spruce St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-10T17:00:00Z",
    "floatValue": 45.5
  }
]

降順にする

sort関数を使った配列をもとに、reverse関数を使うことで、
sortで指定したキー列を用いて並び替えができます。

入力

@{reverse(outputs('04ソート昇順'))}

reverse関数単体では、並べ替えに使用するキーを指定できないようです

結果

output

[
  {
    "id": 10,
    "name": "Jack",
    "age": 45,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Manager"
    ],
    "address": {
      "street": "159 Spruce St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-10T17:00:00Z",
    "floatValue": 45.5
  },
  {
    "id": 6,
    "name": "Frank",
    "age": 40,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "987 Birch St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-06T13:00:00Z",
    "floatValue": 40.5
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Charlie",
    "age": 35,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "Manager",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "789 Oak St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-03T10:00:00Z",
    "floatValue": 35.5
  },
  {
    "id": 7,
    "name": "Grace",
    "age": 32,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "741 Cedar St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-07T14:00:00Z",
    "floatValue": 32.5
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "456 Elm St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-02T09:00:00Z",
    "floatValue": 30.5
  },
  {
    "id": 8,
    "name": "Hank",
    "age": 29,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "852 Walnut St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-08T15:00:00Z",
    "floatValue": 29.5
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David",
    "age": 28,
    "isActive": false,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "321 Pine St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-04T11:00:00Z",
    "floatValue": 28.5
  },
  {
    "id": 9,
    "name": "Ivy",
    "age": 27,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "963 Cherry St",
      "city": "Ogdenville",
      "zip": "54321"
    },
    "lastLogin": "2024-05-09T16:00:00Z",
    "floatValue": 27.5
  },
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "Admin",
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "123 Main St",
      "city": "Springfield",
      "zip": "12345"
    },
    "lastLogin": "2024-05-01T08:00:00Z",
    "floatValue": 25.5
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eve",
    "age": 22,
    "isActive": true,
    "roles": [
      "User"
    ],
    "address": {
      "street": "654 Maple St",
      "city": "Shelbyville",
      "zip": "67890"
    },
    "lastLogin": "2024-05-05T12:00:00Z",
    "floatValue": 22.5
  }
]

5. 重複の削除

重複を削除するために、まずは重複を作成します。
age列から、30歳未満（other）と30歳以上（under30）で分類します。
使うのは、やはり選択アクションです。

From @{body('ParseJSON_PracticeJSON')}

{
  "ages": @{if(greaterOrEquals(item()?['age'],30),'other','under30')}
}

こちらを実行すると、分類された結果が返ってきます。

分類された結果

[
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "other"
  },
  {
    "ages": "other"
  },
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "other"
  },
  {
    "ages": "other"
  },
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "other"
  }
]

こちらをunion関数を用いて、重複を省きます。

作成アクションで下記の関数を実行します。

入力

union(body('05重複を事前に作成'),body('05重複を事前に作成'))

同じ値をunion???と混乱しそうですが、和集合 になっています。
比較元と比較先のリストの構造が一致していると、データ双方にあるデータを取得し、重複を排除します。

[
  {
    "ages": "under30"
  },
  {
    "ages": "other"
  }
]

■ 和集合のイメージ

6. インデックスの付与

今度はJSON配列入力に、インデックス列を設ける方法を解説します。

作成アクションからrange関数で配列の要素数に合わせて、インデックス列を設けて
選択アクションで結合します

1. 作成アクション range関数

入力

range(0, length(body('ParseJSON_PracticeJSON')))

JSON配列入力の要素数をlength関数で算出しています。

range関数の結果

[
  0,
  1,
  2,
  3,
  4,
  5,
  6,
  7,
  8,
  9
]

2. 選択アクションで結合

id列とname列を残し、(1)で作成した連番と結合します。

From @{outputs('06インデックスの付与の事前準備')}

{
  "index": @{item()},
  "id": @{body('ParseJSON_PracticeJSON')[item()]?['id']},
  "name": @{body('ParseJSON_PracticeJSON')[item()]?['name']}
}

indexであるitem()が、JSON配列入力の添え字にもなっています。
indexが0始まりになっていますが、そこはお好みで修正してください。

このテクニックは今後出番がありそう！

結果

Output

[
  {
    "index": 0,
    "id": 1,
    "name": "Alice"
  },
  {
    "index": 1,
    "id": 2,
    "name": "Bob"
  },
  {
    "index": 2,
    "id": 3,
    "name": "Charlie"
  },
  {
    "index": 3,
    "id": 4,
    "name": "David"
  },
  {
    "index": 4,
    "id": 5,
    "name": "Eve"
  },
  {
    "index": 5,
    "id": 6,
    "name": "Frank"
  },
  {
    "index": 6,
    "id": 7,
    "name": "Grace"
  },
  {
    "index": 7,
    "id": 8,
    "name": "Hank"
  },
  {
    "index": 8,
    "id": 9,
    "name": "Ivy"
  },
  {
    "index": 9,
    "id": 10,
    "name": "Jack"
  }
]

6. グループ化

最後にグループ化を解説します。
先に申し上げますと、かなり難しかったです。

■ 順序

グループ化の結果を格納する配列変数を準備（変数の初期化）
グループ化のためのユニークな値の配列を作成
重複を削除
(3)で作成した重複のないリストから繰り返し処理
1. アレイのフィルター処理で、ユニーク値に対する絞り込みを実施
2. 配列に格納する結果を作成
3. 配列変数に追加

という手順になっています。

1. グループ化の結果を格納する配列変数を準備（変数の初期化）

シンプルな変数の初期化です。

Value

[]

2. グループ化のためのユニークな値の配列を作成

重複の削除と同じアプローチをとります。
age列の値から分類します。

※ 式は重複の削除と同様です。

3. 重複を削除

同上

※ 式は重複の削除と同様です。

4. (3)で作成した重複のないリストから繰り返し処理

ここでFor eachもといApply to eachを使います。

繰り返しのもととなる配列は、(3)で作成した重複のないリスト@{outputs('07グループ化_ユニークキーの作成2')}です。

1. アレイのフィルター処理で、ユニーク値に対する絞り込みを実施

ここのアレイのフィルター処理がポイントです。
(2)で作成した重複削除前の配列をFromに設定し、ユニーク値による絞り込みを実施します。

From @{body('07グループ化_ユニークキーの作成1')}

@equals(@{item()},@{items('For_each')})

アレイのフィルター処理に対応する値 : item()と、
For eachに対応する : items('For_each')

上記の比較です。頭がこんがらがりますね。
こんなことをやるには向いていないというお達しでしょう。

2. 配列に格納する結果を作成

作成アクションで、配列に格納するオブジェクトを設定します。
グループ化による行数のカウントを実現しています。

配列に格納するオブジェクト

{
  "ages": "@{items('For_each')?['ages']}",
  "count": @{length(body('アレイのフィルター処理'))}
}

3. 配列変数に追加

前述のオブジェクトを配列に格納します。

グループ化した結果（行数のカウント）

[
  {
    "ages": "under30",
    "count": 5
  },
  {
    "ages": "other",
    "count": 5
  }
]

おわりに

軽い気持ちで書き始めましたが、非常に時間がかかる検証でした・・・。
テクニックにより、データ調理の幅が広がりそうですが、ロジックを考えるのが大変ですね💦

知恵熱を出しそうです。
間違いあればご指摘ください。

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はじめに

練習用JSON

データ操作の検証範囲

1. フィルター

複数条件 - And条件

2. 列の選択

シンプルな列の選択と配列の結合

1. 値の置き換え

2. データ型変換

3. 書式変換

選択による加工の結果

3. 列の分割

配列から抽出する例

4. ソート

降順にする

5. 重複の削除

6. インデックスの付与

1. 作成アクション range関数

2. 選択アクションで結合

6. グループ化

1. グループ化の結果を格納する配列変数を準備（変数の初期化）

2. グループ化のためのユニークな値の配列を作成

3. 重複を削除

4. (3)で作成した重複のないリストから繰り返し処理

1. アレイのフィルター処理で、ユニーク値に対する絞り込みを実施

2. 配列に格納する結果を作成

3. 配列変数に追加

おわりに

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